计算机工程

作者：陈曦, 朱小栋, 高广阔, 肖芳雄

单位：1. 上海理工大学 管理学院, 上海 200093;2. 金陵科技学院 软件工程学院, 南京 211169

关键词：语义规则,TF-IDF模型,混合向量化,多层感知机,汉语语料库

基金：国家社会科学基金"基于大数据关联分析的中国雾霾污染问题统计研究"（15BTJ017）；上海高校智库内涵建设计划（战略研究）项目"基于云电子商务的上海市数字资源共享战略研究"；安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室开放课题"大数据挖掘服务平台的数据管理与算法管理理论研究"。

为解决TF-IDF模型表达情感信息不足的问题，提出一种情感Senti模型，通过该模型提取文本中的情感信息，包括句子中积极/消极的情感词、否定词、转折词以及程度副词，考虑标点符号在句子中起到的情感作用，利用情感词典和语义规则提取情感信息，生成相应的情感矩阵。在此基础上，与TF-IDF模型进行拼接，形成混合向量模型。实验结果表明，与只运用TF-IDF模型相比，混合向量模型精确度更高，具有较好的分类效果。

来源：2020年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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