机器学习驱动的网络新闻评论情感分析研究

"基于机器学习的网络新闻评论情感分类研究" 本文主要探讨了利用机器学习技术对网络新闻评论进行情感分类的研究。网络新闻评论作为公众表达观点的重要平台，情感分析对于理解大众对新闻事件的整体态度具有重要意义。研究者对网络新闻评论数据的特点进行了归纳总结，这些特点可能包括评论的口语化、情绪表达的复杂性和多变性。 在特征选择方面，研究对比了不同特征集的效果，如仅仅使用情感词与同时考虑情感词和论据词语的搭配。实验结果显示，结合情感词和论据词语的特征组合在评论情感分类中表现更优。这表明，评论的情感不仅仅是单一情感词的体现，还包括情感表达的支持和证明，即论据词语。 特征维度的选择也对分类准确率有显著影响。研究发现，在处理这类数据时，特征维度增加对分类性能的提升不如预期明显，这提示我们在处理大量文本数据时，需要平衡特征数量与模型复杂度之间的关系。同时，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）权重计算方法相较于布尔型权重在分类任务中表现出更好的性能，因为它能够更好地捕捉词汇在整个语料库中的相对重要性。 在词性选择上，名词和动词被发现比形容词和副词更能有效地辅助情感分类。这可能是因为名词和动词通常更直接地反映事实和行为，而形容词和副词虽然表达了情感色彩，但在某些情况下可能不够具体或者容易引起歧义。 关键词涵盖了网络新闻评论、中文信息处理、情感分类、机器学习以及口语化评论，强调了这一研究领域的关键技术和应用领域。这篇论文发表在《计算机应用》2010年第30卷第4期，反映了当时对自然语言处理和机器学习在情感分析中的应用的探索，对后续的相关研究提供了有价值的参考。文献标志码A表示该研究具有较高的学术价值。 该研究通过对比实验深入研究了机器学习在情感分类中的应用策略，特别是特征选择、权重计算和词性考虑等方面，为提高网络新闻评论的情感分析准确性提供了理论支持和实践指导。