摘要
随着电子商务的飞速发展,网络上的产品评论数量也随着飞速增长。如何从大量的产品评论中挖掘出有效信息,已经成为一个重要的研究领域。情感分类将产品评论自动分为正面评论和负面评论两类,是一项有较大实用价值的分类技术,能帮助人们自动分析产品评论中包含的用户观点信息。本文针对中文产品评论的多种特征,使用SVM作为分类方法,比较分析了不同特征对分类效果的影响。实验结果表明,选择适当的特征,使用SVM可以获得较好的情感分类效果。
出处
《信息与电脑（理论版）》
2012年第1期139-140,共2页
China Computer & Communication
