基于语义分析的在线评论文本情感分类算法研究

• 作者: 刘强 孙为 景永霞 苟和平
• 来源期刊: 重庆科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 在线评论 情感分类 语义分析 词向量 非负矩阵分解
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究与计算机应用
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3157字
• 语种: 中文

摘要

针对用户评论文本情感分类过程中缺乏特征词语义分析和数据维度过高的问题,提出了一种基于语义分析的在线评论情感分类方法.利用Word2 Vec工具获得词向量,通过词向量运算获取评论文本中的词与情感词典中的词之间的语义相似度,然后根据此相似度的大小选择反映正面或负面情感的词作为评论文本的关键特征.通过非负矩阵分解算法,将原始评论文本映射到一个低维的语义空间,降低评论数据维度,增强评论文本之间的语义相关度.实验表明,提出的算法具有更好的文本情感分类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苟和平	琼台师范学院信息科学技术学院	28	58	4.0	6.0
2	景永霞	琼台师范学院信息科学技术学院	27	56	4.0	6.0
3	孙为	琼台师范学院信息科学技术学院	8	12	2.0	3.0
4	刘强	琼台师范学院信息科学技术学院	11	16	2.0	3.0