文本情感分析方法对比研究

• 作者: 丁森华 李春艳 杨枝蕊 邵佳慧
• 来源期刊: 广播电视信息
• 关键词: 文本情感分析 情感词典朴素贝叶斯 SVM CNN
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 综合应用
• 页码范围: 92-96
• 页数: 5页
• 字数: 3653字
• 语种: 中文

摘要

目前针对文本情感分析的研究较多,但多是针对某种分类算法的具体研究,缺少对多种方法的对比分析.本文对已有的研究进行综合与归纳,结合情感词典、SVM、朴素贝叶斯和卷积神经网络四种不同的方法,分别在不同数据量的情况下对分类效果进行对比分析.实验结果表明,训练数据量的大小与文本情感分析模型的性能有着密切联系,在不同数据量的情况下,各方法的分类性能各有不同,并且最优的分类方法也并不唯一.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春艳	北京交通大学交通运输学院	26	189	8.0	13.0
2	丁森华		9	6	1.0	2.0
3	邵佳慧	北京交通大学交通运输学院	1	0	0.0	0.0
4	杨枝蕊	北京交通大学交通运输学院	1	0	0.0	0.0