【摘 要】
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Web文本情感极性分类算法在网络舆情监控方面具有重要的研究价值.针对传统文本分类算法依赖于情感词典的弊端,以及不能很好的应用于不规则的Web文本分类的局限性,提出基于协
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61203172、61202250）,四川省应用基础计划资助项目（2012JY0111）
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Web文本情感极性分类算法在网络舆情监控方面具有重要的研究价值.针对传统文本分类算法依赖于情感词典的弊端,以及不能很好的应用于不规则的Web文本分类的局限性,提出基于协同过滤和文本相似度的Web文本情感极性分类算法.先统计分析网络文本高频词汇覆盖情况,进而根据统计结果,基于协同过滤和余弦相似度计算提出一种新的Web文本情感极性分类算法,其利用余弦相似度方法计算出Web文本的相似性,判断文本的情感极性.对于无法直接判断情感极性的文本,该算法设计了协同过滤中的情感词评分以及Top-N情感词推荐机制,且通过对情
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