基于酒店領域情感詞典的分類器研究.pdf

1、本文對中文情感分類器的相關理論與技術方法進行相對全面的梳理,并基于酒店領域進行情感詞典的組構,在此基礎上應用支持向量機方法構建相關情感分類器,并用情感詞典的情感強度值算法構建分類器進行對比實驗。主要工作如下:
　　(1)使用對語料庫挖掘的統(tǒng)計和機器學習相結(jié)合的科學方法,并在知網(wǎng)獲取的相關基礎詞典的基礎上組構一個關于酒店領域的專用情感詞典。對獲取的知網(wǎng)的基礎詞典在網(wǎng)絡用詞和酒店領域語料方面進行擴充,形成一個相對完整的酒店領域情感詞典

2、。與此同時,本文也參考已有的修飾詞典,作為情感詞典中詞的情感傾向性的修正。并對上述兩種詞典中的詞匯進行處理后賦予其相應的情感強度值。
　　(2)基于情感詞典與支持向量機理論構建文本分類器和基于情感詞典情感強度值構建分類器。本文使用構建的支持向量機文本情感分類器對酒店領域的評論性文本進行情感分類,將評論性文本分為正面情感類別和負面情感類別。同時使用構建的情感詞典情感強度值分類器對評論性文本進行情感分類,將評論性文本分為正面、負面和中

3、性情感類別。
　　(3)對上述兩種分類器進行實驗與對比研究。在對文本分類的過程中,不同的特征選擇方式會對文本的分類效果產(chǎn)生一定的影響,選取文檔頻率、χ2檢驗、本文酒店領域情感詞典與知網(wǎng)基礎詞典特征選擇方式進行對比實驗,對四種不同的特征選擇方式的實驗結(jié)果進行分析與比較,實驗結(jié)果證明酒店領域情感詞典構建的支持向量機分類器在召回率、準確率和微平均等三種指標上具有一定的優(yōu)越性。
　　對兩種不同的文本情感分類器在酒店領域評論性文本數(shù)據(jù)