基于决策树的网民评价情感分析

• 作者: 刘钢 张维石
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 情感词典 特征 信息增益 决策树
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 页码范围: 15-19
• 页数: 5页
• 分类号: TP18

摘要

通过扩充情感词典词基数,新建中立词词典,引入网络流行词等方式丰富情感词典,提高分词后情感词匹配的准确性;以某评价类网站网民评论作为原始数据进行分词,提取相应的正向情感分数,负向情感分数,中立情感词个数,评论情感总分值等特征,通过对连续数据的规约提炼离散属性,按照信息增益最大原则生成决策树进行评论的情感分类,去除小概率节点后进行两次实验,对好评的识别率达到90%,对差评的识别率达到92%。对中评的识别率达到75%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张维石		34	272	9.0	15.0
2	刘钢		5	0	0.0	0.0