《表1 部分分词结果:基于机器学习的汽车产品情感分析》
在情感分类之前,首先需要对语料进行分词处理。本文使用的是R环境下的jieba R分词工具。在加载分词引擎时,采用默认的混合模型,即最大概率法和隐式马尔科夫模型的混合形式,与同类分词工具相比具有分词准确、速度快等优点。其分词结果如表1所示:
图表编号 | XD0024271000 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2018.02.10 |
作者 | 徐金红、李晓鹏 |
绘制单位 | 河北经贸大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
在情感分类之前,首先需要对语料进行分词处理。本文使用的是R环境下的jieba R分词工具。在加载分词引擎时,采用默认的混合模型,即最大概率法和隐式马尔科夫模型的混合形式,与同类分词工具相比具有分词准确、速度快等优点。其分词结果如表1所示:
图表编号 | XD0024271000 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2018.02.10 |
作者 | 徐金红、李晓鹏 |
绘制单位 | 河北经贸大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |