情感与情绪词典对应用于书评的情感分析的影响
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2020-01-23 v1 社会与信息网络
摘要
消费者习惯于在购买产品前查阅互联网上发布的评论。但考虑到评论数量庞大，很难知晓总体看法。情感分析能够检测所表达意见中的极性（正面、负面、中性），从而对这些评论进行分类。我们的目的是确定情绪对书籍评论极性的影响。我们定义了评论的“词袋”表示模型，该模型使用包含情绪（预期、悲伤、恐惧、愤怒、喜悦、惊讶、信任、厌恶）和情感（正面、负面）词的词典。该词典能够衡量读者感受到的情绪类型。所实现的监督学习为随机森林（Random Forest）类型。应用涉及亚马逊平台上的评论。关键词：情感分析，情绪分析（文本），情感极性分类
引用
@article{arxiv.2001.07987,
title = {Emotion and Sentiment Lexicon Impact on Sentiment Analysis Applied to Book Reviews},
author = {Patrice Bellot and Lerch Soëlie and Bruno Emmanuel and Murisasco Elisabeth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.07987},
year = {2020}
}
备注
in French