基于词典的文本极性计算及分类研究

• 作者: 薛兴荣 靳其兵
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 语义理解 在线评论 文本分类 情感值计算
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 安全模型、算法与编程
• 页码范围: 57-61
• 页数: 5页
• 字数: 6281字
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种基于语义词典的网络评论文本情感分类及极性值计算方法,用于自动识别网络评论中的情感倾向.首先利用爬虫技术采集真实的电子商务网站在线评论文本数据,然后对语料做预处理,接着完成各类语义词典的构建和基础情感词典的扩充,最后使用本文提出的基于词典的无监督分类方法对获取的评论文本进行情感分类及极性值计算.实验结果表明,本文提出的情感识别方法对网络舆论的分类效果较为理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	靳其兵	北京化工大学信息科学与技术学院	103	805	15.0	23.0
2	薛兴荣	北京化工大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0