文档名：基于依存句法关系的在线评论情感属性的降维
目的:大规模文本的观点挖掘已成为研究热点,基于机器学习技术的情感分析应运而生,特征降维是其中的关键环节.方法:常见的特征降维方法有DF、IG、MI和CHI,这些方法运用了统计的思想,没有考虑特征词之间的语义关系,在一定程度上影响了分类效果.针对中文产品评论的特点,采用依存关系对句子进行句法分析,并结合常见的降维方法进行情感属性降维.最后,采用SVM分类器进行文本分类实验.结果:降维后的特征词能更好的表示文本.结论:基于依存句法关系的情感属性降维方法能够有效提高情感分类的效果.
作者：王洪伟蔡文嘉
作者单位：同济大学经济与管理学院,上海200092
母体文献：信息系统协会中国分会第七届学术年会论文集
会议名称：信息系统协会中国分会第七届学术年会
会议时间：2017年10月20日
会议地点：上海
主办单位：中国系统工程学会,信息系统协会中国分会
语种：chi
分类号：
关键词：在线评论 情感属性 特征降维 依存句法关系
在线出版日期：2020年7月21日
基金项目：
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