《内蒙古大学》2019年

刘彦虬

【摘要】：近年来,随着网络的普及,越来越多的人在观看剧本后来,喜欢在影片平台上对观看过的影片发表评论。这些评论可表达出观影者对影片的喜恶,直接影响未观影者对该电影的第一印象,从而妨碍电影的票房。因此预测影片评论中的感情更有含义。目前情感电影,电影评论的情感分析主要分为三类:基于情感词典的方式,基于机器学习的技巧跟两者相结合的方式。基于情感词典的情感分析法的优势在于探讨速度快,劣势在于能够精确的判定数据集中有褒词贬用或贬词褒用的评论数据。并且,当使用情感词典和情感公式推导情感偏好时,会忽视了这些的否定词、程度副词和情感词。基于有监督学习的情感分析方式准确率较高情感电影,但必须付出很大的人工标注代价。而无监督学习的方式仍然不需要标注类别信息,但是因为英文文本的复杂性,所以感情分析的准确率比较差。因此,本文针对以上弊端,结合两者优势,提出了一种结合HowNet情感词典和用户点赞的方式对豆瓣电影评论进行情感分析。通过互信息算法建立电影领域词典并启用了用户点赞对电影评论的影响,使用支持向量机和逻辑回归跟朴素贝叶斯训练数据并做了例子对比,通过引入多个评论数据集对该办法进行验证,达到了比传统基于情感词典方法更好的分类效果。

【学位授予单位】：内蒙古大学

【学位级别】：硕士

【学位授予年份】：2019

【分类号】：TP391.1

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