基于Word2vec和多分类器的影评情感分类方法

• 作者: 王学贺 赵华
• 来源期刊: 宁夏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Word2vec 情感分类 随机森林 朴素贝叶斯多项式模型
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 信息学
• 页码范围: 141-144
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 2964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2328.2019.02.009

摘要

针对影评数据的情感分析,提出基于Word2vec和多分类器的情感分类方法.首先在对评论数据进行预处理的基础上,训练Word2vec模型,将词表示为词向量;其次结合随机森林和朴素贝叶斯多项式模型完成影评数据的情感分类;最后在Kaggle竞赛公开的影评数据集上进行实验.结果表明,Word2vec可有效捕捉词的语义,显著提高情感分类算法的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵华	山东科技大学计算机科学与工程学院	14	21	3.0	4.0
2	王学贺	菏泽医学专科学校计算机教研室	20	55	5.0	6.0