汉语组块分析在情感分类中的应用研究

杜思奇　李红莲　吕学强

1(北京信息科技大学信息与通信工程学院　北京 100101)2(北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室　北京 100101)



汉语组块分析在情感分类中的应用研究

杜思奇1李红莲1吕学强2

1(北京信息科技大学信息与通信工程学院北京 100101)2(北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京 100101)

网络产品评论的情感分析对网络用户的日常购买行为有着重要的决策作用，因此，如何利用细粒化的处理方法提高情感分析的准确率，成为了一个热门的研究话题。针对该问题提出一种基于汉语组块分析的情感识别方法，首先依靠汉语组块分析对汽车评论语料进行细粒化的处理并提取情感标签，再结合情感词本体和支持向量机模型对情感标签进行分类，从而实现情感倾向性的判别。实验表明，采用汉语组块分析的情感分类方法相比其他的分类算法平均准确率提高了4%。因此，基于汉语组块分析的情感分类可以降低分类器的输入特征维数，并有效提高分类器的分类性能。

汉语组块分析情感标签情感词本体情感分类

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随着互联网技术的飞速发展，电子商务受到了广泛的关注，网络用户在线购买行为的扩大使各大电商的评价系统、口碑网站以及网络论坛中保存的用户在线评论的数量达到了惊人的数字。分析消费者网络购物的模式可以发现，在线评论对消费者的购买行为起着重要的决策作用[1]。……