本文關鍵詞：中文多類別情感分類模型中特征選擇方法

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【摘要】：商品評論信息的情感分析,可作為人們推薦商品和選擇商品的一個重要手段。特征選擇在情感分類中能夠刪除一些不必要的候選特征,從而提高分類效率、減小誤差。為了考察中文語言和多類別情感分類環(huán)境下特征選擇方法的效果,為情感分析多分類研究選取合適的特征選擇方法,對特征選擇進行了對比研究。在樸素貝葉斯多類分類器中,對中文描述的關于手機的五種星級評論數(shù)據(jù)集進行情感分類,選取文檔頻率、信息增益、互信息和卡方統(tǒng)計四種常用特征選擇方式進行了對比實驗和分析。實驗結果表明,信息增益能夠在特征維數(shù)特別小的情況下獲得很好的性能,卡方統(tǒng)計能夠獲得普遍較好的性能,文檔頻率因為計算簡單也能成為一種不錯的選擇,而互信息通常情況下不是一個好的選擇。
【作者單位】： 中國電子科技集團公司第二十八研究所;東南大學計算機科學與工程學院;
【關鍵詞】： 特征選擇 多類別情感分析 中文商品評論 自然語言處理 文本分類
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,網(wǎng)絡購物已經成為一種潮流。購物者在購買商品或服務后會分享經驗和感受,商品評論已成為人們選擇商品和推薦商品時的重要依據(jù)之一。消費者作決策的過程容易受大眾的影響,當人們想要在網(wǎng)上購買商品時,由于無法真正觀察、感受到商品的質量,所以他們往往會

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本文編號：713429