中文文本倾向性分类技术比较研究

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摘要：随着近几年互联网的发展，网络评论数量正日益增加。对这些网络评论进行挖掘和分析，识别出其中的情感倾向，可以给用户、企业、ZF提供重要的决策支持。采用机器学习方法中的朴素贝叶斯和支持向量机分类模型，根据不同的停用词表、特征选择方法、特征加权方法的组合，对中文文本倾向性分类进行了研究。结论表明，采用保留情感信息相关词性的停用词表，以文档频率为特征选择方法，并应用基于绝对词频的支持向量机分类模型，能取得较好的分类效果。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96111A/201004/33525008.html

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关键词：分类技术 比较研究 倾向性 支持向量机 朴素贝叶斯 中文文本倾向性分类 停用词表 特征选择 特征加权 朴素贝叶斯