基于Word2vec和SVM的微博情感挖掘与仿真分析

• 作者: 缪广寒
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: Word2vec SVM 微博情感挖掘 词频
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 81-83
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 2297字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2018.05.022

摘要

针对微博情感挖掘问题中忽略词汇重要程度和缺失语义关系的问题,文中提出了一种基于Word2vec和SVM的微博情感挖掘方法.首先,使用大量的文本数据训练Word2vec词向量;然后统计微博预料中不同词汇出现的频率,并对Word2vec词向量进行加权;最后,使用加权后的特征训练SVM分类器将微博分为积极和消极两种情感.实验结果表明,提出的方法具有更高的分类准确率、召回率、F值和正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	缪广寒	无锡城市职业技术学院实训基地管理中心	9	8	2.0	2.0