[1]王　磊,曾　诚,奚雪峰*,等.基于Spark的海量文本评论情感分析[J].苏州科技大学学报(自然科学版),2018,35(01):71-75.[doi:10.12084/j.issn.2096-3289.2018.01.014]
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基于Spark的海量文本评论情感分析()
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苏州科技大学学报（自然科学版）[ISSN:2096-3289/CN:32-1871/N]

卷:
35
期数:
2018年01期
页码:
71-75
栏目:
出版日期:
2018-03-20

文章信息/Info

文章编号:
doi：10.12084/j.issn.2096-3289.2018.01.015
作者:
王　磊1; 2; 　曾　诚3; 　奚雪峰1; 2*; 　皮　洲1; 2; 　顾建伟1; 2; 　卓文婕1; 2; 　陈帅天1; 2
1.苏州科技大学　电子与信息工程学院，江苏　苏州　215009；2.苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室，江苏　苏州 215009；3.昆山市公安局指挥中心，江苏　苏州　215300
关键词:
Spark; 情感分析; 支持向量机; 多层感知器
分类号:
TP391
DOI:
10.12084/j.issn.2096-3289.2018.01.014
文献标志码:
A
摘要:
为实现对批量评论的情感分析，高效挖掘评论价值，该文设计并实现了基于Spark 的文本评论情感分析工具。首先，该文对数据进行预处理，使各类训练数据保持平衡，并使用结巴分词对文本进行切分；其次，利用Wor2Vec模型对分词后的评论进行词向量转换；最后，将转化得到的句子向量作为分类器的输入，训练分类模型。同时，该文还基于C/S架构设计了相关应用程序，实现了批量数据的提交以及结果的快速获取。在利用Wor2Vec模型对文本进行特征提取的情况下，该文比较了几种常见分类器的性能差异，结果表明多层感知器在几种算法的比较中取得了较好的结果，能对文本情感作出较为准确的分类。

备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金项目（61472264；61472267；61673290）；苏州市科技发展计划（重点实验室SZS201609）；江苏省研究生实践创新计划项目（SJCX17_0681）；2017年江苏省大学生创新创业训练计划资助项目；苏州市科技发展计划（产业前瞻性项目 SYG201707）
更新日期/Last Update: 1900-01-01