图1.1  总体研究思路 3

图1.2  情感分类实现流程 3

图2.1  线性可分情况下的最优分类线 7

图3.1  MMSEG算法运行过程 10

图4.1  模型训练过程 15

图4.2  模型训练样本 16

图4.3  布尔权重模型训练结果 16

图4.4  SVM模型训练过程(TF) 17

图4.5  SVM模型训练过程(log(TF)) 17

图4.6  SVM模型训练过程(TF-IDF) 18

图4.7  SVM模型训练过程(TF-RF) 18

图4.8  SVM模型训练过程(TF-CHI) 19

图4.9  科学网博客评论的评价指标 21

图4.10  科学网博客正面评论的评价指标 21

图4.11  科学网博客负面评论的评价指标 22

图4.12  携程网酒店评论的评价指标 23

图4.13  携程网酒店正面评论的评价指标 24

图4.14  携程网酒店负面评论的评价指标 24

图4.15  当当网书籍评论的评价指标 25

图4.16  当当网书籍正面评论的评价指标 26

图4.17  当当网书籍负面评论的评价指标 27

图4.18  三种评论语料的评价指标 27

图4.19  科学网博客评论的评价指标(TF-IDF) 29

图4.20  科学网博客评论的评价指标(TF-RF) 30

图4.21  科学网博客评论的评价指标(TF) 31

图4.22  携程网酒店评论的评价指标(TF-IDF) 32

图4.23  携程网酒店评论的评价指标(TF-RF) 33

图4.24  携程网酒店评论的评价指标(TF) 34

图4.25  当当网书籍评论的评价指标(TF-IDF) 35

图4.26  当当网书籍评论的评价指标(TF-RF) 36

图4.27  当当网书籍评论的评价指标(TF) 37

表3.1  Chunk中属性及其含义 9

表3.2  MMSEG四项规则 9

表4.1  实验数据样例 14

表4.2  三种领域训练数据样例 15

表4.3  分类结果联立表 19

表4.4  科学网博客评论的评价指标 20

表4.5  科学网博客正面评论的评价指标 21

表4.6  科学网博客负面评论的评价指标 22

表4.7  携程网酒店评论的整体评价 22

表4.8  携程网酒店正面评论评价 23

表4.9  携程网酒店负面评论的评价指标 不同领域中文评论信息的情感分类效果比较研究(3):http://www.751com.cn/xinwen/lunwen_74792.html