计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
9期
2571-2576,2599
,共7页
中文%消费评论%情感分类%语料库%二维坐标映射
中文%消費評論%情感分類%語料庫%二維坐標映射
중문%소비평론%정감분류%어료고%이유좌표영사
Chinese%consumption comment%sentiment classification%corpus%two-dimensional coordinate mapping
针对中文消费评论的情感分类问题,构建了一种基于语料库的二维坐标映射法的情感分类方法.根据中文语言特点,首先提出了基于语料库的搜索方法,使搜索更有针对性;其次,定义了提取表达情感的中文短语的规则;第三,构造了某领域的最佳种子词选取算法;最后,构造了二维坐标映射算法,通过计算评论句子的坐标值,将其映射到二维直角坐标系中,判断句子的语义倾向性.选取亚马逊网站某商家1 200条与牛奶相关的评论(好、差评各600条)进行实验,首先根据最佳种子词选取算法选取“很好-漏”作为最佳种子词,再根据二维坐标映射算法判断评论的情感极性,实验的平均F值达到了85％以上.实验结果表明该算法可以对消费评论进行情感分类.
針對中文消費評論的情感分類問題,構建瞭一種基于語料庫的二維坐標映射法的情感分類方法.根據中文語言特點,首先提齣瞭基于語料庫的搜索方法,使搜索更有針對性;其次,定義瞭提取錶達情感的中文短語的規則;第三,構造瞭某領域的最佳種子詞選取算法;最後,構造瞭二維坐標映射算法,通過計算評論句子的坐標值,將其映射到二維直角坐標繫中,判斷句子的語義傾嚮性.選取亞馬遜網站某商傢1 200條與牛奶相關的評論(好、差評各600條)進行實驗,首先根據最佳種子詞選取算法選取“很好-漏”作為最佳種子詞,再根據二維坐標映射算法判斷評論的情感極性,實驗的平均F值達到瞭85％以上.實驗結果錶明該算法可以對消費評論進行情感分類.
침대중문소비평론적정감분류문제,구건료일충기우어료고적이유좌표영사법적정감분류방법.근거중문어언특점,수선제출료기우어료고적수색방법,사수색경유침대성;기차,정의료제취표체정감적중문단어적규칙;제삼,구조료모영역적최가충자사선취산법;최후,구조료이유좌표영사산법,통과계산평론구자적좌표치,장기영사도이유직각좌표계중,판단구자적어의경향성.선취아마손망참모상가1 200조여우내상관적평론(호、차평각600조)진행실험,수선근거최가충자사선취산법선취“흔호-루”작위최가충자사,재근거이유좌표영사산법판단평론적정감겁성,실험적평균F치체도료85％이상.실험결과표명해산법가이대소비평론진행정감분류.
