文本情感分析方法对比研究

目前针对文本情感分析的研究较多,但多是针对某种分类算法的具体研究,缺少对多种方法的对比分析。本文对已有的研究进行综合与归纳,结合情感词典、SVM、朴素贝叶斯和卷积神经网络四种不同的方法,分别在不同数据量的情况下对分类效果进行对比分析。实验结果表明,训练数据量的大小与文本情感分析模型的性能有着密切联系,在不同数据量的情况下,各方法的分类性能各有不同,并且最优的分类方法也并不唯一。