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文檔簡介

情感分析概述主講內容業界做法處理流程分析方法注意事項性能比較業界做法情感傾向方向正面情感負面情感中性情感情感傾向度權值一般處理流程文本預處理特征提取特征權重計算情感分析分析方法情感傾向方向算法基于情感詞典的方法；依賴情感詞典基于機器學習的方法，依賴大規模人工標注的語料庫情感傾向度注意事項新名詞詞典擴展方法基于語義計算HowNet語義相識度算法；基于統計分析，通過計算目標詞與基準情感詞之前的點互信息值來獲取目標詞的情感傾向。變形詞程度副詞否定副詞標點符號斷句作用情感強弱情感極性表情符號情感詞典注意事項訓練集測試集的自動標注特征提取特征項權重計算向量空間模型及降維處理機器學習分類（SVM、NB、ME、KNN等）機器學習性能比較優點能夠體現文本的非結構化數據特征更利于挖掘文本內在聯系和所表達的情感缺點依賴構建的情感詞典詞語不規范新詞變形詞情感詞典性能比較優點克服了新詞的郵箱將文本轉化為結構化數據進行處理語料庫自動擴充缺點各特征都看做了孤立

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