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基于Hadoop的朴素贝叶斯算法在中文微博情感分类中的研究与应用
被引量：
4
1
作者
蒋婉婷
孙蕾
钱江
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第7期60-62,142,共4页
通过对文本情感分类的研究,考虑微博文本信息的篇幅短小、情感符号丰富及大量网络词汇的特点,提出一种适用于中文微博情感分类的基于Map/Reduce的分布式朴素贝叶斯算法。算法通过构建适用于微博文本的情感词典来完成情感特征属性的提取...
通过对文本情感分类的研究,考虑微博文本信息的篇幅短小、情感符号丰富及大量网络词汇的特点,提出一种适用于中文微博情感分类的基于Map/Reduce的分布式朴素贝叶斯算法。算法通过构建适用于微博文本的情感词典来完成情感特征属性的提取,以期达到较为理想的分类效果。实验结果表明,这种方法能够很好地适用于微博情感分类,达到较理想的分类效果,满足针对海量的微博文本数据处理的可行性与高效性的需求。
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关键词
微博
情感分类
hadoop
map
/
reduce
朴素贝叶斯
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职称材料
题名
基于Hadoop的朴素贝叶斯算法在中文微博情感分类中的研究与应用
被引量：
4
1
作者
蒋婉婷
孙蕾
钱江
机构
华东师范大学计算机科学技术系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第7期60-62,142,共4页
基金
上海市自然科学基金项目(09ZR1409500)
文摘
通过对文本情感分类的研究,考虑微博文本信息的篇幅短小、情感符号丰富及大量网络词汇的特点,提出一种适用于中文微博情感分类的基于Map/Reduce的分布式朴素贝叶斯算法。算法通过构建适用于微博文本的情感词典来完成情感特征属性的提取,以期达到较为理想的分类效果。实验结果表明,这种方法能够很好地适用于微博情感分类,达到较理想的分类效果,满足针对海量的微博文本数据处理的可行性与高效性的需求。
关键词
微博
情感分类
hadoop
map
/
reduce
朴素贝叶斯
Keywords
microblogging
sentiment
classification
hadoop
map
/
reduce
naive
bayes
algorithm
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Hadoop的朴素贝叶斯算法在中文微博情感分类中的研究与应用
蒋婉婷
孙蕾
钱江
《计算机应用与软件》
CSCD
2015
4
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