【摘 要】
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针对当前文本情感分析精度不高的问题,提出将PCA-SVM算法应用于文本分析。为了减少样本训练的负担,评论文本经过预处理、分词、去停用词和提取特征词向量以后,通过PCA算法对
【基金项目】
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江苏省大学生创新创业指导项目(No.201813842031X)
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针对当前文本情感分析精度不高的问题,提出将PCA-SVM算法应用于文本分析。为了减少样本训练的负担,评论文本经过预处理、分词、去停用词和提取特征词向量以后,通过PCA算法对文本词向量进行降维,在降低维度的同时,可以最大限度得保留样本的原始数据特征。分别使用Naive Bayes算法、Logistic Regression算法以及SVM算法作为文本分类模型,对三种不同算法场景下的Accuracy和AUC两个指标参数做分析对比,实验结果表明PCA-SVM算法在中文文本情感分析领域具有一定的优势。
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