基于多项式贝叶斯分类模型的短文本多情感倾向分析及实现  

Analysis and Simulation of Multi-Emotion in Short Text Based on Bayes Multinomial Model

作　　者：刘正[1] 黄震华[1] 

机构地区：[1]同济大学电子与信息工程学院,上海201804

出　　处：《现代计算机（中旬刊）》2016年第5期39-42,47,共5页Modern Computer

基　　金：国家自然科学基金(No.71171148)

摘　　要：目前文本情感分类主要是针对文本情感的倾向性分析,主要研究正负情感的分类。主要研究短文本领域的文本多情感分析工作,通过建立多项式贝叶斯分类模型以及结合状态空间,构建并训练整个分析模型。实验结果表明,文本的情感分类在实际结果中具有一定的合理性,可以通过算法的分析得出多种情感的分析结果。Nowadays,text sentiment classification is mainly for text sentiment propensity analysis,positive and negative emotion classification.Studies the text short text in the field of multi-sentiment analysis work,through the establishment of a multinomial model of Bayes classifier and the state-space representation,to build and train the entire model.Experimental results show that emotional text classification has certain rationality in actual results,analysis results can be obtained through a variety of emotional analysis algorithm.

关 键 词：多项式贝叶斯分类模型 状态空间模型 多情感分析 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]