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基于SVM的中文产品评论情感分类研究

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【作者】 郗亚辉

【机构】 河北大学数学与计算机学院

【摘要】 随着电子商务的飞速发展,网络上的产品评论数量也随着飞速增长。如何从大量的产品评论中挖掘出有效信息,已经成为一个重要的研究领域。情感分类将产品评论自动分为正面评论和负面评论两类,是一项有较大实用价值的分类技术,能帮助人们自动分析产品评论中包含的用户观点信息。本文针对中文产品评论的多种特征,使用SVM作为分类方法,比较分析了不同特征对分类效果的影响。实验结果表明,选择适当的特征,使用SVM可以获得较好的情感分类效果。

  • 【文献出处】 信息与电脑(理论版) ,China Computer & Communication , 编辑部邮箱 ,2012年02期
  • 【分类号】TP391.1
  • 【被引频次】3
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