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基于SVM的中文新闻评论的情感自动分类研究
SSN1009—3044
and
KnowledgeTechnology电脑知识与技术
Computer
Tel：+86—551—5690963
V01．5，No．1 5690964
3，May2009，PP．3496-3498
基于SVM的中文新闻评论的情感自动分类研究
梁坤．古丽拉·阿东别克
(新疆大学信息科学与工程学院，新疆乌鲁木齐830046)
摘要：情感分类是一项具有较大实用价值的分类技术，它可以在一定程度上解决网络评论信息杂乱的现象，方便用户准确定位所需
信息。目前针对中文情感分类的研究相对较少，该文考虑将一些网络评论进行情感分类，判断一篇评论是正面还是反面。文本分类
的机器学习方法较多，该文采用支持向量机的方法进行分类。该文特点在于采用具有语意倾向的词并综合其词性作为特征项．采用
TF-IDF的值作为特征项权值。实验表明，用这种方法对网上的一些评论进行分类可以达到一个高的准确率。
关键词：情感分类：语义倾向度：支持向量机
中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1009—3044(2009)13—3496—03
Researchon CiassificationofChineseReviewsBasedonSVM
Sentiment
LIANGKun．Gulila·Altenbek
and
Science
(Information Engineer University，Ulmqi830046，China)
Conege，XinJiang
Abstract：Sentimentclassificationisaclassification whichhas useful acertain cansolvetheclutter
technology extend，it
many applications．tO
ofnetwork ordertofacilitatetheuserstO definethe
reviews，in tOnow，mostresearchofsentimentclas—
precisely necessaryinformation．Up
sificationison litdeworkhasbeendoneonChinesereviews．Inthis willintroducehowtO SVMtO
reviews，and
En曲sh paper，we apply
solvesentimentclassification main istOdetermine
whetherthereviewsis or this will
problems．Itstarget positive
negative．Inpaper，we
selectthewordswhichhavesemanticorientationas useTF-IDFasthefetures vectors．Thisis theinnovationofthis
fetures，and presence
resu
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