摘 要：随着移动互联网技术的发展，网络文本信息量迅速增长。现有的情感分析库 snownlp，多用于对购物评论的情感分析。鉴于 snownlp 在美食评价中对情感分析不理想，以大众点评网评论为例，运用 jieba 分词、Bag of words 模型和多项式朴素贝叶斯方法构造出一种基于朴素贝叶斯模型的情感分类构造器。通过对评论文本数据集的训练和测试可知，该构造器的情感分析效果明显优于 snownlp，为消费者了解美食在大众心目中的口碑提供了帮助。
关键词：朴素贝叶斯算法；情感分析；snownlp；大众点评网
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.19.009
中图分类号：TP181；TP317.2 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）19-0037-03
Research on Text Emotion Analysis for Comments on Public Comments Network
LIU Ce, LI Zhen, YAN Minghui
(North China Institute of Aerospace Engineering, Langfang 065000, China)
Abstract: With the development of mobile internet technology, the amount of network text information increases rapidly. The existing emotional analysis library snownlp is mostly used for emotional analysis of shopping reviews. In view of snownlp’s unsatisfactory emotion analysis in food evaluation, taking the comments on public comment network as an example, an emotion classification constructor based on Naive Bayes model is constructed by using Jieba word segmentation, Bag of words model and polynomial naive Bayes method. Through the training and testing of the comment text data set, it can be seen that the emotional analysis effect of the constructor is significantly better than snownlp, which provides help for consumers to understand the reputation of delicious food in the eyes of the public.
Keywords: Naive Bayes algorithm; emotion analysis; snownlp; public comment network
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作者简介：刘策（1998—），男，汉族，河北保定人，硕士研究生在读，研究方向：人工智能与大数据分析；李贞（1997—）， 女，汉族，河南洛阳人，硕士研究生在读，研究方向：人工智能与大数据分析；颜明会（1997—），男，汉族，江苏盐城人， 硕士研究生在读，研究方向：软件测试、数据分析与大数据处理。