[发明专利]基于社区评论情感倾向性分析的手游排行榜构建方法在审
| 申请号： | 201610333699.2 | 申请日： | 2016-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN106022878A | 公开（公告）日： | 2016-10-12 |
| 发明（设计）人： | 董守斌;薛梦婷;张晶;胡金龙;董守玲 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 罗观祥 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于社区评论情感倾向性分析的手游排行榜构建方法，包括步骤：1)对用户输入的评价文本进行预处理；2)对预处理后的手游评论进行分词和词性标注；3)选取高频的情感词作为情感特征，生成机器学习所需的全部特征向量；4)将特征向量和评价极性标签输入到SVM分类器中进行模型训练；5)用户任意输入一段评价文本，通过分词、词性标注和特征化操作之后，SVM分类器的训练模型能够自动对该评价文本进行评价极性预估；6)生成每款手游对应的评价情况，并根据好评和差评的数量，构建对应的手游好评排行榜。通过情感倾向性分析研究评论极性的方法可以延伸到各领域，具有广泛的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 社区 评论 情感 倾向性 分析 排行榜 构建 方法 | ||
【主权项】：
基于社区评论情感倾向性分析的手游排行榜构建方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对用户输入的评价文本进行预处理；2)对预处理后的手游评论进行分词和词性标注；3)选取高频的情感词作为情感特征，生成机器学习所需的全部特征向量；4)将特征向量和评价极性标签输入到SVM分类器中进行模型训练；5)用户任意输入一段评价文本，通过分词、词性标注和特征化操作之后，SVM分类器的训练模型能够自动对该评价文本进行评价极性预估；6)生成每款手游对应的评价情况，并根据好评和差评的数量，构建对应的手游好评排行榜。
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