基于支持向量机的消极性文本识别研究

• 作者: 李军 蔡翔 高立群
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 消极性短文本 识别
• 年，卷（期）: 2017,（2X）
• 页码范围: 209-211
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.1

摘要

随着移动互联网技术地不断发展,网民针对各种话题发出的博文、评论呈爆炸式增长。该文针对各大网站产生的海量新闻、微博文及其评论信息,将网络中海量的新闻、微博文及其评论转变为文本信息进行分析,识别出其中的消极性信息,对于现代商业企业、政府舆情监控具有较高应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军	国防科学技术大学计算机学院	56	422	10.0	17.0
2	高立群	国防科学技术大学计算机学院	2	3	1.0	1.0
3	蔡翔	国防科学技术大学计算机学院	2	3	1.0	1.0