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基于分类关联规则的微博情绪分析: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2016年第12期37卷 3361-3365,3393页; 作者：刘思朱福喜阳小兰刘世超武汉大学计算机学院湖北武汉430072 武昌理工学院信息工程学院湖北武汉430023; 针对微博文本语法不规则、句子间文本联系不紧密的问题,提出一种基于分类关联规则的情绪分析方法。获得一篇微博中相邻句子间的连接词,分别采用kNN和SVM算法对微博中的每个句子进行情绪分析,获得对应的情绪标签;将获得的情绪标签和连接...; 针对微博文本语法不规则、句子间文本联系不紧密的问题,提出一种基于分类关联规则的情绪分析方法。获得一篇微博中相邻句子间的连接词,分别采用kNN和SVM算法对微博中的每个句子进行情绪分析,获得对应的情绪标签;将获得的情绪标签和连接词转换为关联规则项集,通过关联规则挖掘算法获得相应特征;采用SVM算法对获得的特征进行情绪分类,得到整篇微博的情绪类别。实验结果表明,该方法在情绪分类上具有较好的效果。; 来源：详细信息评论

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