基于机器学习的互联网评论倾向性分析相关算法研究

作者：吴菲; 徐姗姗

来源：佳木斯大学学报(自然科学版), 2019, 37(01): 23-26.

• 机器学习
• IG算法
• TF-IDF算法
• 融合分类器

主要研究网络评论信息的情感倾向性判断的方法,针对于传统IG算法和TF-IDF算法所存在的不足,提出了改进的IG算法和TF-IDF算法。并针对于朴素贝叶斯方法、KNN算法以及SVM分类算法的不足,提出了融合分类器。通过实验表明,该融合分类器取得了一定的效果,能有效的提高分类准确率。

• 单位
  南京林业大学; 南京工业大学浦江学院