基于樸素貝葉斯的文本情感傾向識別方法研究.pdf

1、伴隨著Web2.0的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上論壇、社區(qū)、博客、評論專欄等互動平臺中的評論信息迅速增長，這些網(wǎng)絡(luò)評論反映了人們對于特定產(chǎn)品，事件、政策的態(tài)度，其社會影響力越來越大。研究網(wǎng)絡(luò)評論不僅可以為企業(yè)提供市場參考，而且可以為政府提供政策的意見反饋，有著極大的實用前景。
　　 目前，在篇章級的情感研究方面，多數(shù)學(xué)者注重將文本分類的方法引入到情感分類中來。然而，由于文本情感的表達(dá)方式多種多樣，文本中的語義信息對理解情感表達(dá)十分重要，因

2、此，獲取這些語義信息對情感傾向識別是非常必要的。
　　 本文從文本的情感表達(dá)方式著手，針對原始詞匯特征不能完全適應(yīng)情感分類的問題，提出使用語義特征對文本進(jìn)行補(bǔ)充描述，通過在文本中增加語義特征進(jìn)行情感描述，從而使得提取的特征更加有利于情感識別。實驗結(jié)果表明，在不同的停用詞表和不同的特征選擇方法下，本文提出的新的語義特征均能夠有效提高情感識別率。
　　 對整個樸素貝葉斯分類過程進(jìn)行了設(shè)計實現(xiàn)，完成了一個樸素貝葉斯分類平臺用于