【摘 要】
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在Twitter情感分析中首先要对数据预处理去除噪声,为了解文本预处理方法中去除停用词对Twitter情感分析分类性能的影响,使用4种特征模型和5种分类器对3个数据集保留和去除停
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学技术研究基金项目(L2016011);辽宁省教育厅科学研究基金项目(LQ2017008);辽宁省博士启动基金项目(201601196)
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在Twitter情感分析中首先要对数据预处理去除噪声,为了解文本预处理方法中去除停用词对Twitter情感分析分类性能的影响,使用4种特征模型和5种分类器对3个数据集保留和去除停用词分别进行分析,为自然语言处理的研究者提供在常用算法下对Twitter情感分类分析时是否去除停用词及特征数量选择的参考依据。实验结果表明,对Twitter情感分类,去除停用词降低了文本噪声,但多数情况下不会提高分类器的性能,且提取特征时适当的特征数量有助于加快分类过程。
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