《表3 不同维度下准确率对比结果》

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《基于混合互信息算法的文本情感分析》

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本文实验中分别采用卡方统计量（CHI）、互信息（MI）以及本文混合互信息（HMI）三种不同的特征选择方法对数据集进行特征选择并进行对比实验。实验中，特征项表示方法采用BOW词袋模型，分别计算在2 000、3 000、4 000、5 000、6 000、7 000、8 000和9 000维度下的准确率（precision）、召回率（recall）以及F1值。另外，由于正相关特征项起主要作用，对式（8）中的调节因子ω分别取0.5、0.6、0.7、0.8以及0.9，通过多次对比实验，最终发现ω取0.8时，实验效果最佳。表3～5分别为酒店管理评论在不同维度下准确率、召回率以及F1值的数据对比表格。