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燃气客服热线的中文文本情感分析
被引量:
5
1
作者
邓存彬
虞慧群
+1 位作者
范贵生
朱虎超
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期140-147,共8页
提出了一种基于TF-IDF的均值Word2vec模型和有监督的机器学习方法的燃气客服热线的中文文本情感分析方法。首先,采用Word2vec模型训练出文本中每个词语的词向量及TF-IDF算法计算文本中每个词语的权重,并对词语的词向量进行加权处理。其...
提出了一种基于TF-IDF的均值Word2vec模型和有监督的机器学习方法的燃气客服热线的中文文本情感分析方法。首先,采用Word2vec模型训练出文本中每个词语的词向量及TF-IDF算法计算文本中每个词语的权重,并对词语的词向量进行加权处理。其次,将加权后的词向量对应维度的值进行累加并求均值作为该文本的向量,即文本的特征。最后,对文本的特征使用有监督的机器学习方法进行训练和预测,以实现文本的情感分析。实验结果表明,该方法获得了较高的分类准确率并能有效地进行情感分析。
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关键词
Word2vec
TF-IDF
加权平均
机器学习
情感分析
燃气客服热线
下载PDF
职称材料
题名
燃气客服热线的中文文本情感分析
被引量:
5
1
作者
邓存彬
虞慧群
范贵生
朱虎超
机构
华东理工大学计算机科学与工程系
上海市计算机软件测评重点实验室
出处
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期140-147,共8页
文摘
提出了一种基于TF-IDF的均值Word2vec模型和有监督的机器学习方法的燃气客服热线的中文文本情感分析方法。首先,采用Word2vec模型训练出文本中每个词语的词向量及TF-IDF算法计算文本中每个词语的权重,并对词语的词向量进行加权处理。其次,将加权后的词向量对应维度的值进行累加并求均值作为该文本的向量,即文本的特征。最后,对文本的特征使用有监督的机器学习方法进行训练和预测,以实现文本的情感分析。实验结果表明,该方法获得了较高的分类准确率并能有效地进行情感分析。
关键词
Word2vec
TF-IDF
加权平均
机器学习
情感分析
燃气客服热线
Keywords
Word2vec
TF-IDF
weighted average
machine learning
sentiment analysis
gas customer service hotline
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
燃气客服热线的中文文本情感分析
邓存彬
虞慧群
范贵生
朱虎超
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
5
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