[1]陈锦禾 范新 沈闻 沈洁.基于情感词识别的BBS情感分类研究[J].计算机技术与发展,2009,(07):120-123.
　CHEN Jin-he,FAN Xin,SHEN Wen,et al.Research on Sentiment Classification of BBS Reviews Based on Identifying Words with Polarity[J].,2009,(07):120-123.
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基于情感词识别的BBS情感分类研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年07期
页码:
120-123
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Research on Sentiment Classification of BBS Reviews Based on Identifying Words with Polarity
文章编号:
1673-629X（2009）07-0120-04
作者:
陈锦禾 范新 沈闻 沈洁
扬州大学信息工程学院计算机科学系
Author(s):
CHEN Jin-he;  FAN Xin;  SHEN Wen;  SHEN Jie
Dept. of Computer Science, College of Information Engineering, Yangzhou University
关键词:
文本分类; 情感分类; 特征词识别; 最大熵; 支持向量机
Keywords:
text classification;  sentiment classification;  feature recognition; maximum entropy; SVM
分类号:
TP311.1
文献标志码:
A
摘要:
针对目前BBS网络信息杂乱的现象，提出了一种BBS情感分类方法，能够方便用户准确定位所需信息，辨识评论的极性（肯定还是否定）。根据词语具有语义倾向的概率大小，利用最大熵的特征模型识别文本中具有语义倾向的词语，选择具有一定倾向值的词作为文档的特征表示。通过这些类型特征构造支持向量机分类模型，对BBS文本所表达的情感等主观内容进行分类，判断其是正面还是负面。实验表明，在BBS情感分类中，基于该特征表示的分类精度较好
Abstract:
Aiming at the phenomenon BBS network information is mess, present a high performance method to solve BBS sentiment classification problems. It can help people locate the required reviews in the BBS, end identify the comment is affirmatives of negatives. B

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金资助（60673060）陈锦禾（1965-），男，江苏靖江人，工程师，研究方向为信息管理与安全；沈洁，教授，硕导，主要研究方向为数据挖掘、信息管理。
更新日期/Last Update: 1900-01-01