支持向量机算法在UCI数据集中的应用研究

• 作者: 可婷 吕慧 曹聪 李晓玲 李晴 李沛 杜文静 王雪萦
• 来源期刊: 电脑迷
• 关键词: 情感分析 文本分类 支持向量机 机器学习
• 年，卷（期）: 2018,（30）
• 所属期刊栏目: 电子技术
• 页码范围: 78,190
• 页数: 2页
• 字数: 1209字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-528X.2018.30.072

摘要

随着互联网的蓬勃发展,人们把互联网当作发表意见和交流情感的新媒体渠道.观点、情感以及与之有关的许多概念如评论、心情等,与人类主观的感受密切相关,是人类心理活动的核心要素,也是影响人们日常行为的关键因素.情感分析也称为观点挖掘,旨在从自然语言文本中提取观点和有关情感方面的信息,解决文本分类问题.情感分类问题可以用现有的一些监督式机器学习方法来实现.本文首先介绍文本分类的基本实现原理与实现流程,总结目前文本分类领域的研究现状,其次使用支持向量机算法在UCI数据集上进行实验研究.将数据集划分为训练集和测试集,使用支持向量机算法在训练集上训练模型,在测试集上进行预测,最终得到其误差为19.40％;即准确率可达到80.60％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	可婷	天津科技大学理学院	2	0	0.0	0.0
2	吕慧	天津科技大学理学院	2	0	0.0	0.0
3	李晴	天津科技大学理学院	4	1	1.0	1.0
4	杜文静	天津科技大学理学院	1	0	0.0	0.0
5	李晓玲	天津科技大学理学院	1	0	0.0	0.0
6	曹聪	天津科技大学理学院	1	0	0.0	0.0
7	王雪萦	天津科技大学理学院	1	0	0.0	0.0
8	李沛	天津科技大学理学院	2	31	1.0	2.0