本文關(guān)鍵詞：微博汽車領(lǐng)域中用戶觀點(diǎn)句識(shí)別方法的研究

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【摘要】：該文主要研究如何自動(dòng)識(shí)別微博中用戶對(duì)各品牌汽車進(jìn)行評(píng)價(jià)的句子。針對(duì)微博中汽車宣傳信息較多而由真正汽車用戶發(fā)出的觀點(diǎn)句所占比例很小的特點(diǎn),該文提出了結(jié)合微博和汽車評(píng)論語(yǔ)料的基于SVM模型的分類方法。選取的特征包括詞語(yǔ)、評(píng)價(jià)詞個(gè)數(shù)、與評(píng)價(jià)對(duì)象有關(guān)的詞語(yǔ)以及微博相關(guān)特征。實(shí)驗(yàn)表明,評(píng)價(jià)詞特征和部分微博相關(guān)特征可有效提高分類器性能,使用微博和汽車評(píng)論兩種語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練的分類器性能要比僅使用微博語(yǔ)料的方法好。
【作者單位】： 上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系;
【關(guān)鍵詞】： 微博 觀點(diǎn)句識(shí)別 意見(jiàn)挖掘 SVM
【分類號(hào)】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 1引言近年來(lái),微博逐漸成為人們表達(dá)自己看法,交流意見(jiàn)的平臺(tái)。微博中包含的大量主觀性信息在許多應(yīng)用領(lǐng)域有很大的潛在價(jià)值。然而人工瀏覽這些信息成本高,效率低。所以,針對(duì)微博文本的情感分析成為國(guó)內(nèi)外的一個(gè)研究熱點(diǎn)。與傳統(tǒng)的在產(chǎn)品評(píng)論等領(lǐng)域的情感分析相比,由于微博主題

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5 李p，

本文編號(hào)：810639