计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (11): 91-93.
张建刚1,2,3,彭勤科1,2,3,康雪姣1,3
ZHANG Jiangang1,2,3,PENG Qinke1,2,3,KANG Xuejiao1,3
摘要: 研究网络在线评论的倾向性分类能够及时了解民众对当前事件、热点话题的态度和心理状态,从而为相关领域的决策提供依据。针对网络在线电影评论倾向性分类问题,提出了基于网络词语扩展及属性约简的解决算法,该算法利用相关度测量对垃圾评论进行剔除,针对网络语言自身特点对其属性进行扩展,使用词频和信息增益分两步进行特征选择,构建特征属性进行分类。实验结果表明,使用该算法后,分类准确率等各项指标得到了提高。