中文微博产品评论中的情感分析方法研究
时间：2021-08-26 01:00:27
编辑：知网查重
可以通过问卷调查和电话采访来了解消费者的消费满意度，但是这个抽样调查并不是代表所有消费者的消费满意度，而是收集数据本身没有代表性。社交平台网络的用户很多，很多用户可以存储体验信息，这些微博内容可以打破时间、空间、年龄、职业等限制，更好地反映用户的兴趣和情感思考。す。因此，可以从用户的微博评论中获取用户的情感状态、喜好，找出用户的兴趣，为企业提供发掘潜在客户层的依据。
微博客的文字和传统的文字差异很大，内容简洁口语化。没有严格的语法限制，可能存在病句。了解这些微博文本的特殊性，基于两者的异同，改进传统文档的分析方法，研究合适的中文微博客产品的评价感情分析方法，提高识别精度。本文的工作主要包括感情倾向的分类、分类算法、感情信息的检索等内容。
主要的研究工作包括以下几个方面。建立基于语法依赖关系和文本分类的微博客产品评价感情分析模型，对随机森林和支持向量机分类算法进行性能比较，选择可靠的训练样本集，选择微博客的表情符号进行显示训练样品集。结合语法关系和文本分类提交。感情分析算法，特别是随机森林分类算法应用于文本分类，进行实验分析，主要包括预处理、评价词及评价对象提取、感情倾向判别等，分析微博产品的评论文本中包含的感情。最后对系统进行了测试，包括数据收集子系统、数据处理子系统和数据展示子系统的设计和实现。主要包括测试环境的构建、测试结果的对比分析，最终确定了真正有效的微博客产品的评价感情分析模式。本文讨论的微博情感分析算法是根据中文的语法、语法分析与文本分类结合而成的，在最终开发的感情分析系统测试后，主客观句的识别可以达到
%的准确度，感情倾向识别的正确性达到71%可以做。
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