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基于支持向量机的中文文本情感分析方法研究 被引量:2

Research on Emotional Analysis of Chinese Texts Based on Support Vector Machine
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摘要 随着信息技术的迅速发展,人们的生活、学习和互联网已密不可分,尤其是作为新一代大学生的00后青年,经常在微博、微信和QQ等各种互联网平台上留下自己的评论和观点。而对这些舆论观点的分析既有利于判断当今大学生的情绪问题,又有利于社会的健康发展。该文以山东石油化工学院官方微博的评论为例,通过爬取山东石油化工学院微博上的评论信息,并对该文本信息筛选和提取,应用支持向量机(SVM)进行情感分析,通过调整优化参数达到较好的分析效果。 With the rapid development of information technology,people's life,study and the Internet are inseparable,especially the post-00s youth,as a new generation of college students,often leave their own comments and opinions on Weibo,Wechat,QQ and other Internet platforms.The analysis of these public opinions is not only conducive to judging the emotional problems of today's college students,but also conducive to the healthy development of the society.In this paper,taking the official Weibo comments of Shandong Institute of Petroleum and Chemical Engineering as an example,by crawling the comment information on Weibo of Shandong Institute of Petroleum and Chemical Engineering,and screening and extracting the text information,the emotion analysis is carried out using support vector machine(SVM),and a better analysis effect is achieved by adjusting the optimization parameters.
作者 刘祉燊 张倩 周菠 汪志霖 顾永昊 LIU Zhishen;ZHANG Qian;ZHOU Bo
出处 《科技创新与应用》 2022年第32期27-30,共4页 Technology Innovation and Application
基金 中国石油大学胜利学院大学生创新创业训练计划项目(2021040)。
关键词 情感分析 爬虫 SVM 分类 词向量 emotional analysis crawler SVM classification word vector
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