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基于决策树的网民评价情感分析

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摘要通过扩充情感词典词基数,新建中立词词典,引入网络流行词等方式丰富情感词典,提高分词后情感词匹配的准确性;以某评价类网站网民评论作为原始数据进行分词,提取相应的正向情感分数,负向情感分数,中立情感词个数,评论情感总分值等特征,通过对连续数据的规约提炼离散属性,按照信息增益最大原则生成决策树进行评论的情感分类,去除小概率节点后进行两次实验,对好评的识别率达到90%,对差评的识别率达到92%。对中评的识别率达到75%。

DOI 34gv9oq349/1792255

作者刘钢;张维石

机构地区不详

出处《现代计算机：中旬刊》 2017年11期

关键词情感词典特征信息增益决策树

分类 [自动化与计算机技术][计算机科学与技术]

出版日期 2017年11月21日（中国Betway体育网页登陆平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）