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基于随机森林模型的情感分类的研究

李翔 柴志菲

天津工业大学计算机科学与技术学院

情感分类是NLP应用的一个分支,在舆情控制,评价预测以及推荐方面都有重要应用。目前常用的情感分类方法有K 近邻算法、朴素贝叶斯分类、支持向量机、决策树等。本文提出采用随机森林进行情感分类的研究,采取随机森林作为分类模型,文本评论的句向量作为模型输入,在15万条的评论数据上训练,取得了不错的预测结果。由于随机森林算法方便并行化,该方案,极其容易部属到集群中,进行后续的工程化应用。
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【栏　目】 业界交流
【分　类】
【关键词】 word2vec ; 随机森林 ; 情感分类
【出　处】 《商业2.0·市场与监管》2020年07期 第307页 （共1页）

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商业2.0·市场与监管（2020年07期）

导出/参考文献
[1]李翔，柴志菲. 基于随机森林模型的情感分类的研究[J]. 商业2.0·市场与监管 . 2020(07): 307.

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《基于随机森林模型的情感分类的研究》

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