基于SVM的酒店客户评论情感分析

• 作者: 杨红云 石强强 赵应丁
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 支持向量机 K重交叉验证 网格搜索 特征组合
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 117-121,126
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5361字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.03.025

摘要

通过增加情感词典种类提高系统对网络词汇、表情符号进行分词和情感分析的准确性;以某酒店的客户评论为原始数据,提取正负向情感词的数量、否定词、程度副词以及特殊符号数量等文本特征后进行不同的特征组合,通过K重交叉验证和网格搜索算法找到SVM(支持向量机)算法的最优参数组合C和g.采用SVM对不同的特征组合进行训练测试并对每个组合的正确率进行分析,然后找出最适合用户评论情感分析的文本特征及特征组合.结果表明:在每个特征组合获取其最优的C和g参数组合的前提下,选用正负向情感词、否定词、情感分值、程度副词的特征组合测试正确率最高,达到93.4％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨红云	江西农业大学软件学院	35	172	9.0	11.0
5	赵应丁	江西农业大学软件学院	13	84	4.0	9.0
9	石强强	江西农业大学计算机与信息工程学院	2	18	2.0	2.0