基于机器学习的社交媒体文本情感分析研究

• 作者: 严军超 赵志豪 赵瑞
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 分词 SVM RNN 社交媒体 情感分析
• 年，卷（期）: 2019,（20）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1|TP181
• 语种: 中文

摘要

针对当前文本情感分析精度不高的问题,将多类算法应用于文本分析.为了减少样本训练的负担,评论文本经过预处理、分词、去停用词和提取特征词向量以后,采用多种算法对文本进行处理,保留样本的原始数据特征.笔者分别使用朴素贝叶斯算法、SVM算法以及RNN算法作为文本分类模型,对3种不同算法场景下的Accuracy指标参数做分析对比,实验结果表明RNN算法在中文文本情感分析领域的表现比较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵瑞		7	47	4.0	6.0
2	严军超		1	0	0.0	0.0
3	赵志豪		1	0	0.0	0.0