【摘 要】
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随着移动互联网技术的发展,网络文本信息量迅速增长.现有的情感分析库snownlp,多用于对购物评论的情感分析.鉴于snownlp在美食评价中对情感分析不理想,以大众点评网评论为例,运用jieba分词、Bag of words模型和多项式朴素贝叶斯方法构造出一种基于朴素贝叶斯模型的情感分类构造器.通过对评论文本数据集的训练和测试可知,该构造器的情感分析效果明显优于snownlp,为消费者了解美食在大众心目中的口碑提供了帮助.
【机 构】
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北华航天工业学院,河北 廊坊 065000
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随着移动互联网技术的发展,网络文本信息量迅速增长.现有的情感分析库snownlp,多用于对购物评论的情感分析.鉴于snownlp在美食评价中对情感分析不理想,以大众点评网评论为例,运用jieba分词、Bag of words模型和多项式朴素贝叶斯方法构造出一种基于朴素贝叶斯模型的情感分类构造器.通过对评论文本数据集的训练和测试可知,该构造器的情感分析效果明显优于snownlp,为消费者了解美食在大众心目中的口碑提供了帮助.
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