针对网络中各类格式不规范的评论,提出了一种结合关联规则的情感分析模型,提高网络评论的情感分析精度。即在分析评论的情感倾向基础上,深入挖掘评论对象的所有关联特征,充分考虑文本中每个词对总体情感倾向的影响。该模型首先选择一类有明确评论对象的数据集,采用传统的特征提取方式获得候选特征,再用关联规则挖掘出评论对象的关联特征,最后采用SVM和NB算法进行情感分类。通过实验测试,并对结果对比分析可知:该模型可以有效地提高网络评论情绪分类的准确率、召回率、F值。
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