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基于伽马对数算法的文本情感分类研究
文献摘要：
随着社会的进步和科技的发展,互联网的应用已经越来越深入人们的生活.许多人通过互联网发表了对当前事物的评论或者看法.由于个人阅历的不同,这些发表的评论会有正面和负面的倾向,我们称之为情感色彩.本文提出一种新的伽马对数算法对中文文本的感情色彩进行分类,即在用SnowNLP方法得出情感色彩值的基础上采用伽马对数模型对情感进行识别分类并获得较高的准确率.研究结果可在优化文本内容和标签情感色彩的匹配及舆情分析等方面得到应用.
文献关键词：
伽马算法;对数函数;文本情感;标签情感
中图分类号：
作者姓名：
张冠东;卢方
作者机构：
上海第二工业大学文理学部,上海201209;上海第二工业大学计算机与信息工程学院,上海201209
文献出处：
引用格式：
[1]张冠东;卢方-.基于伽马对数算法的文本情感分类研究)[J].微型电脑应用,2022(08):1-3
A类：
伽马算法
B类：
数算,文本情感分类,分类研究,越深,人通,前事,阅历,称之为,情感色彩,中文文本,感情色彩,SnowNLP,对数模型,识别分类,文本内容,标签情感,舆情分析,对数函数
AB值：
0.369577
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