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摘要:
近年来,如何利用计算机自动、快速、准确地识别大量文本产品评论数据情感倾向是自然语言处理领域关注的重点话题.使用数据抓取软件,抓取亚马逊官网华为honor畅玩版4X手机在线评论进行实验,实验中按照一定的语法规则将每条完整的在线产品评论分成若干子句,识别其中有效子句,提取有效子句评论中多种特征进行组合,然后选用C4.5决策树机器学习法来识别子句的情感倾向,并对多组实验结果进行分析对比.实验结果表明,选择子句中情感词数量和否定词数量作为特征组合时,加权后模型的查准率和查全率均达到96%;程度副词和特殊符号对模型的作用比较微弱,仅有1%的影响;程度副词的作用略优于特殊符号.
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文献信息
篇名 基于多特征组合的在线产品评论情感挖掘研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 决策树 多特征组合 产品评论 情感分析
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 软件理论与方法
研究方向 页码范围 1-5
页数 5页 分类号 TP301
字数 5761字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.162835
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何有世 江苏大学管理学院 123 1509 19.0 34.0
2 王明 江苏大学管理学院 12 35 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
决策树
多特征组合
产品评论
情感分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
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