基于HMM和Bayes算法的垃圾观点评论识别  

作　　者：平措群培 赵栋材[1] 马伟珍[1] 周欢欢[2] 巴旦团玉 

机构地区：[1]西藏大学藏文信息技术研究中心 [2]西藏大学工学院,西藏拉萨850000

出　　处：《科技创业月刊》2016年第11期130-131,共2页Journal of Entrepreneurship in Science & Technology

基　　金：西藏大学自治区级大学生创新性实验训练计划项目(2015QCX085);教育部人文社科基金项目(13YJCZH128)

摘　　要：为了对垃圾评论观点进行识别,本文基于隐马尔科夫模型和贝叶斯算法实现了一种对垃圾观点识别的分类器。首先,将要识别的语句提出出来,用隐马尔科夫模型进行分词,然后再根据分词结果,使用贝叶斯算法对其进行分类,以苹果i Phone 6(全网通)的27条评论作为测试,该分类器对其中的20条进行了正确的分类,其准确率达到74.07%,并分析了此结果的原因,同时也提出了提高准确率的办法。

关 键 词：垃圾观点 评论 识别 隐马尔科夫模型 贝叶斯算法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]