基于机器学习的政务微博评论情感分类研究

微博因其信息传播快、交互性强成为公众参与民主政治讨论的新渠道;各级政府纷纷通过开设政务微博加深与民众之间的交流。对政务微博的评论数据进行情感分析,及时掌握公众对热点舆情事件的情感倾向,能提升政民交互水平,也能在互联网环境下有效改善政府服务质量。在Word2vec构建词向量的基础上,运用SVM和RF对文本进行情感分析。实验表明,SVM在进行政务微博评论分类具有更高的分类效能。