【摘 要】
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提出了一种用于中文情感分析的词典资源生成方法,在此基础上,提出了一种基于LDA模型的情感分析算法LDASA.采用了一种自动翻译的方法将已有的英文情感词典翻译为中文;迭代地纠
【基金项目】
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河南省科技厅科技攻关基金项目（122102210483、102102210465）,河南省重大科技攻关基金项目（122102110274）
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提出了一种用于中文情感分析的词典资源生成方法,在此基础上,提出了一种基于LDA模型的情感分析算法LDASA.采用了一种自动翻译的方法将已有的英文情感词典翻译为中文;迭代地纠正在上步中翻译的错误,生成基于主题的情感词集合.使用分类算法,对文本表达的情感进行分类.在电子商务网站上抓取的宾馆、手机以及电子相机的数据集上的实验结果表明,该文所提的算法优于使用一元语法特征的支持向量机分类算法,平均的情感识别准确率提高了10百分点.
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