《表2 宏查全率：基于改进的TF-IDF与隐朴素贝叶斯的情感分类研究》

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《基于改进的TF-IDF与隐朴素贝叶斯的情感分类研究》

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表1和表2分别对3种不同的情感分类方法进行了比较，其中表1是宏查准率，表2是宏查全率，其中书籍和电脑数据的情感分类结果明显高于另外两种方法，在这两个领域最高超过了18%，进一步说明了此方法的在情感分类方面有较好的分类结果。而在酒店数据方面却另外两种方法低了平均0.1左右，分析原因可能是分词过程中对酒店的分词结果不是很好以及领域适用问题，比如对酒店的消极评论:“住的不开心”情感词会被分成“不”和“开心”，这样就会导致情感值为0，而这句话的本意是消极的。因此，从表1和表2的结果显示，本文的方法宏平均查准率和宏平均查全率都要优于采用情感词典或加权融合的两种方法。