基于多特征融合的评论文本情感分析

• 作者: 费凡 龚安
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 文本情感分析 多特征融合 机器学习 情感规则
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 91-95
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4282字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.08.019

摘要

评论文本情感分析现已成为自然语言处理的重要研究领域.针对评论文本语法不规则、特征稀疏的问题,设计了一种针对评论文本的多特征融合的情感分类算法.首先提出一种改进的情感规则方法;然后从规则方法中提取出有效信息,将每一个情感信息量扩展为多维向量,再融合一元词特征、句法特征以及依存词语搭配特征构成向量空间,形成更有效的融合特征模板;最后利用信息增益理论进行特征选择,作为支持向量机的输入对评论文本进行识别和分类,实现了机器学习方法与规则方法相融合.以中文酒店评论数据集作为语料进行实验,结果表明该方法能让机器学习算法更加充分地利用规则特征,相比单纯地使用规则方法或机器学习方法,能够达到更好的分类性能,进一步提高分类精度.