针对评论型长文本的情感倾向性问题,提出了一种融合情感规则与机器学习的分类方法.基于情感规则得出评论的情感得分,该方法将文本分解为一组子句,以词汇为基本颗粒进行分数计算,得出最佳位置权重系数.同时,不同类型句式共归纳出4类关联词与之对应.将所得权重系数与关联词得分相结合,总结出情感计算公式.然后将所得情感得分作为特征融合到机器学习分类器的输入矩阵中,构造最优情感分类器.实验所得最优分类器准确率为0.979,高于同类算法.
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
