基于领域词典和机器学习的影评情感分析.pptx
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,CONTENTS01.02.确定领域词汇构建领域词典词典优化词典应用03.情感分析算法概述分类算法选择特征提取方法模型训练与优化04.数据清洗数据标注数据集划分数据增强05.模型搭建模型训练模型评估模型优化06.结果展示与解读结果对比分析情感分析结果应用情感分析的局限性07.研究总结研究贡献研究不足与展望感谢您的观看!
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基于领域词典和机器学习的影评情感分析一、概述随着互联网的普及和电影产业的快速发展,越来越多的人开始关注电影评论。然而由于评论中包含了各种情感表达,如喜爱、厌恶、喜欢等,因此对这些评论进行情感分析变得尤为重要。本文提出了一种基于领域词典和机器学习的方法来实现影评情感分析。该方法首先使用领域词典对影评进行预处理,然后使用机器学习算法对处理后的文本进行分类。通过实验验证,该方法在准确率和召回率方面都取得了较好的效果,可以有效地对影评进行情感分析。A.研究背景和意义随着互联网的普及和电影产业的快速发展,越来越多的
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基于关键句语义规则和领域情感词典的影评情感分析的任务书任务书:基于关键句语义规则和领域情感词典的影评情感分析一、任务背景随着互联网的普及和发展,人们越来越习惯于在网上查找信息和交流观点。而影评作为对电影的观点和评价,其对于消费者的决策和导演或演员的评价也起到了不可忽视的作用。因此,对影评进行情感分析,可以更好地了解消费者对于某部电影的评价和市场反响。而影评情感分析作为自然语言处理的一个子领域,涉及到文本的语义及情感分析,具备一定的复杂性和挑战性。因此,本任务旨在通过构建关键句语义规则和领域情感词典,实现对