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文檔簡介
1、文本情感分析是自然語言處理和情感分析領(lǐng)域的熱門研究課題。本論文在介紹文本情感分析的研究背景、研究意義、國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和文本情感分析的相關(guān)理論基礎(chǔ)上，重點對評論文本情感傾向性進(jìn)行研究，并提出了一種改進(jìn)的特征選擇算法。論文的主要工作與創(chuàng)新工作如下:
(1)本文對英文評論情感文本進(jìn)行情感傾向性研究，采用IMDB電影評論情感語料，利用文本分類的理論和技術(shù)，研究了三種文本預(yù)處理方式、五種特征模型、四種特征選擇方法和四種分類器模型，構(gòu)建
2、適合評論文本情感傾向性分析的方法。
(2)本文針對傳統(tǒng)卡方特征選擇算法存在的負(fù)相關(guān)現(xiàn)象以及忽視特征詞詞頻的不足，提出了一種改進(jìn)的卡方特征提取算法(NF-CHI)。該算法考慮了文本的長短和特征詞的分布，計算出特征對類的歸一化詞頻;然后將歸一化詞頻、集中度和分散度融合到卡方計算公式，同時去除負(fù)相關(guān)特征;最后通過實驗對所提出算法的有效性進(jìn)行了驗證。
實驗表明，針對評論情感文本傾向性分析預(yù)處理采用去除停用詞，特征采用一元模型
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