基于Word2vec和SVM的微博情感挖掘与仿真分析

针对微博情感挖掘问题中忽略词汇重要程度和缺失语义关系的问题,文中提出了一种基于Word2vec和SVM的微博情感挖掘方法。首先,使用大量的文本数据训练Word2vec词向量;然后统计微博预料中不同词汇出现的频率,并对Word2vec词向量进行加权;最后,使用加权后的特征训练SVM分类器将微博分为积极和消极两种情感。实验结果表明,提出的方法具有更高的分类准确率、召回率、F值和正确率。