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基于Spark的海量文本评论情感分析: 收藏
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引用; 《苏州科技大学学报（自然科学版）》2018年第1期35卷 71-75页; 作者：王磊曾诚奚雪峰皮洲顾建伟卓文婕陈帅天苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009 昆山市公安局指挥中心江苏苏州215300; 为实现对批量评论的情感分析,高效挖掘评论价值,该文设计并实现了基于Spark的文本评论情感分析工具。首先,该文对数据进行预处理,使各类训练数据保持平衡,并使用结巴分词对文本进行切分;其次,利用Wor2Vec模型对分词后的评论进行词向量转...; 为实现对批量评论的情感分析,高效挖掘评论价值,该文设计并实现了基于Spark的文本评论情感分析工具。首先,该文对数据进行预处理,使各类训练数据保持平衡,并使用结巴分词对文本进行切分;其次,利用Wor2Vec模型对分词后的评论进行词向量转换;最后,将转化得到的句子向量作为分类器的输入,训练分类模型。同时,该文还基于C/S架构设计了相关应用程序,实现了批量数据的提交以及结果的快速获取。在利用Wor2Vec模型对文本进行特征提取的情况下,该文比较了几种常见分类器的性能差异,结果表明多层感知器在几种算法的比较中取得了较好的结果,能对文本情感作出较为准确的分类。; 来源：详细信息评论

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