基于TF-IDF和情感强度的细粒度情感分析——餐饮评论为例

• 作者: 刘丽芳 薛福亮
• 来源期刊: 信息系统工程
• 关键词: 餐饮评论 细粒度 情感分析 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 83-84,86
• 页数: 3页
• 字数: 2024字
• 语种: 中文

摘要

分析消费者对于餐饮评论数据具体特征的情感强度.运用TF-IDF算法抽取评论数据中的评价对象及其对应的观点,构造特征观点对,然后用有具体情感强度的情感词典对观点词进行情感判断.实验结果表明,本文方法可以有效地给出消费者对于餐饮各个方面的具体情感强度.使用TF-IDF算法对短文本抽取特征词和观点词方面存在一定的局限.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛福亮	天津财经大学管理科学与工程学院	12	23	2.0	4.0
2	刘丽芳	天津财经大学管理科学与工程学院	2	0	0.0	0.0