一种基于情感词典加权的酒店评论情感极性分类方法

摘要

本发明公开了一种基于情感词典加权的酒店评论情感极性分类方法，使用中文酒店评论语料公开数据集，然后将酒店评论文本数据进行清理和提取后，送入基于情感词典加权的朴素贝叶斯情感极性分类器模型中进行训练与测试，预测结果以精确率、召回率和F1值等指标进行评估，为消费者和商家提供更精确的决策支持。本发明提供的一种基于情感词典加权的酒店评论情感极性分类方法，是针对消费者对符合自身兴趣以及酒店服务质量的优质酒店入住需求的应用方法，解决了酒店特定领域语料库的缺乏、朴素贝叶斯算法的独立性假设问题带来的影响，满足了消费者主观选择的正确性，应用情感词典提高了情感极性分类模型时效性和针对性，满足实际应用需求。