文献类型：期刊文章

作　　者：唐晓波[1] 朱娟[2] 杨丰华[3]

机构地区：[1]武汉大学信息系统研究中心,湖北武汉430072 [2]武汉大学信息管理学院,湖北武汉430072 [3]九江学院教务处,江西九江332005

出　　处：《情报理论与实践》

基　　金：国家自然科学基金项目"社会化媒体集成检索与语义分析方法研究"的成果之一;项目编号:71273194

年　　份：2016

卷　　号：39

期　　号：6

起止页码：110-114

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSSCI、CSSCI2014_2016、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：[目的/意义]构建针对网络在线评论的情感分析模型,一方面可以为用户决策提供支持;另一方面又可以帮助产品或服务提供商了解用户情感倾向,提升用户体验。[方法/过程]提出了基于情感本体和k NN算法的在线评论情感分类模型。该模型基于情感本体,通过对情感词数量和情感程度进行加权,提出了褒义量和贬义量的概念,并以此作为k NN算法的特征向量。通过爬取豆瓣网电影评论进行训练和测试,并分别从褒性评论和贬性评论的角度对分类效果进行评价。[结果/结论]结果表明,本算法在分类准确率和召回率方面都具有不错的水平,但同时对贬性评论分类效果优于褒性评论,为未来研究提供了新的思路。

关 键 词：在线评论  情感分类 k最近邻分类法  本体

分 类 号：TP391.1]