采用情感特征向量的Twitter情感分类方法研究

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摘要：面向公共媒体内容开展情感分析是分析公众情感的一项基础工作．经典的基于词频特征向量的特征提取方法，主要利用词频作为文本分类的依据，而词频与情感信息之间的关系并不紧密．提出一种采用基于情感特征向量的Twitter推文情感分类方法．该方法首先通过对推文进行数据清洗、词形还原、词性标注和词汇向量化；其次，将单词匹配到情感词典中；最后，利用每个单词的正向情感、负向情感取值生成情感特征向量，通过MNB、SVM等机器学习方法训练模型，对推文的情感进行分类．实验结果表明采用情感特征向量的Twitter推文情感分类方法能够获得更佳的分类性能．

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95659X/201611/670405078.html

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关键词：twitter 方法研究 特征向量 ITT TWI 推文 情感分类 情感词典 情感特征向量