基于支持向量机的微博电影评论情感分析——以《流浪地球》为例

• 作者: 周雨凡 常小宇 檀雷雷 王妍 王绪滕
• 来源期刊: 现代电影技术
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 Word2vec SVM 微博电影评论 《流浪地球》
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 热点追踪
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3788字
• 语种: 中文

摘要

本文使用词向量与支持向量机组合的方式去学习 《流浪地球》微博评论数据中的情感信息.其中,使用无监督的Word2vec模型将数据训练成词向量,词向量将取代人工提取的特征,并且使用支持向量机模型自动学习词向量中的情感分类,最后统计分析电影热议话题点以及观众对这些话题点的情感倾向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王妍	中国传媒大学数据科学与智能媒体学院	24	244	6.0	15.0
2	檀雷雷	中国传媒大学数据科学与智能媒体学院	2	0	0.0	0.0
3	王绪滕	中国传媒大学数据科学与智能媒体学院	2	0	0.0	0.0
4	常小宇	中国传媒大学数据科学与智能媒体学院	3	1	1.0	1.0
5	周雨凡	郑州大学新闻与传播学院	2	1	1.0	1.0