针对当前文本情感分析精度不高的问题,将多类算法应用于文本分析。为了减少样本训练的负担,评论文本经过预处理、分词、去停用词和提取特征词向量以后,采用多种算法对文本进行处理,保留样本的原始数据特征。笔者分别使用朴素贝叶斯算法、SVM算法以及RNN算法作为文本分类模型,对3种不同算法场景下的Accuracy指标参数做分析对比,实验结果表明RNN算法在中文文本情感分析领域的表现比较好。
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