摘要
情感分析属于一项具有强大实用价值的分类技术,可以识别出文本中隐藏的观点。为方便用户获取所需文学作品,本文提出基于SVM的文本情感倾向性智能分析方法。利用向量空间模型计算用户模型与文本匹配度模型的向量相似程度,增强文本信息的结构化特征,完成文本信息预处理;建立否定词、条件词等情感资源,确定特征提取规则,通过计算互信息值,以阈值高低为依据做特征提取,降低特征维数;将文本特征作为训练数据,获取分类线方程与分类间隔,求出最佳分类平面,明确情感倾向所属类别,再采用Logistic回归模型分析出情感倾向程度。仿真实验证明,该方法的查准率与查全率较高,表现出较好的情感智能分类性能。
作者
王冰
毕新伟
Wang Bing;Bi Xinwei
出处
《赤峰学院学报（自然科学版）》
2021年第10期16-19,共4页
Journal of Chifeng University(Natural Science Edition)
基金
2018年度安徽省哲学社会科学规划一般项目(AHSKF2018D44)。
