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使用机器学习对汉语评论进行情感分类 被引量：4
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作者 白鸽 左万利 +1 位作者 赵乾坤 曲仁镜 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1260-1263,共4页
针对汉语评论的多种特征使用机器学习方法(如贝叶斯、最大熵和支持向量机),解决了汉语评论的情感分类问题.实验结果表明,机器学习方法对汉语评论的分类效果较好,支持向量机的表现最好.句子级别和评论级别的准确率分别达到88.26%和91.79%.
关键词 情感分类 贝叶斯分类器 最大熵 支持向量机
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