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文档简介
情感分析概述,1,.,2019/11/27,主讲内容,业界做法处理流程分析方法注意事项性能比较,2,.,2019/12/18,业界做法,情感倾向方向正面情感负面情感中性情感情感倾向度权值,3,.,2019/12/18,一般处理流程,文本预处理,特征提取,特征权重计算,情感分析,4,.,2019/12/18,分析方法,情感倾向方向算法基于情感词典的方法;依赖情感词典基于机器学习的方法,依赖大规模人工标注的语料库情感倾向度,5,.,2019/12/18,注意事项,新名词词典扩展方法基于语义计算HowNet语义相识度算法;基于统计分析,通过计算目标词与基准情感词之前的点互信息值来获取目标词的情感倾向。变形词程度副词否定副词标点符号断句作用情感强弱情感极性表情符号,情感词典,6,.,2019/12/18,注意事项,训练集测试集的自动标注特征提取特征项权重计算向量空间模型及降维处理机器学习分类(SVM、NB、ME、KNN等),机器学习,7,.,2019/12/18,性能比较,优点能够体现文本的非结构化数据特征更利于挖掘文本内在联系和所表达的情感缺点依赖构建的情感词典词语不规范新词变形词,情感词典,8,.,2019/12/18,性能比较,优点克服了新词的邮箱将文本转化为结构化数据进行处理语料库自动扩充缺点各特征都看做了孤立元素不能体现文本内在联系,机器学习,9,.,201
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