基于虚假评论识别的微博评论情感分析的研究与应用

• 作者: 但唐朋 李艳红 王泰 罗昌银 陈昌昊
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 情感分析 自然语言处理 虚假评论识别 PU学习算法
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 55-62
• 页数: 8页
• 分类号: TP3
• 字数: 7003字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.04.007

摘要

微博作为时下热门的社交网络平台,针对其所产生的评论文本进行情感分析已经成为人工智能领域的一个研究热点.考虑到虚假评论会降低情感分析的准确度,从评论用户的状态和行为出发,提出一种基于用户状态与行为的可信度评价体系,用于提取虚假评论特征.结合该特征与PU(Positive and unlabeled)学习算法进行虚假评论识别;运用SVM分类器和随机梯度下降回归模型对去除虚假评论的文本进行主观句分类与情感分析.实验表明,进行虚假评论识别后的情感分析准确率、召回率分别达到0.88和0.89,比传统方法具有更高的分析效能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王泰	华中师范大学计算机学院	11	112	5.0	10.0
5	李艳红	中南民族大学计算机科学学院	27	56	5.0	6.0
6	罗昌银	华中师范大学计算机学院	2	2	1.0	1.0
7	但唐朋	华中师范大学计算机学院	5	2	1.0	1.0
8	陈昌昊	华中师范大学计算机学院	1	2	1.0	1.0