基于混合向量模型的中文评论情感分析
来源：计算机工程杂志2020年第1期北京时间：
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
摘要：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。
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
基金资助：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。
