【摘要】情感分析屬于數(shù)據(jù)挖掘領域的一個分支，指的是將實驗文本中的情感傾向進行分類。主觀的文本情感分析在目前的中國是一個十分火熱的研究領域，大部分研究都是把文本的情感傾向化為主觀或者是客觀的，正面的還是負面的。

本文認為，中文文本的情感傾向性與所使用的情感詞典、語義判別算法等因素有關。所以本文研究了一個基于支持向量機（SVM）算法為基礎來編寫程序進行文本情感分析，使用Eclipse和開源LIBSVM包環(huán)境進行編譯實現(xiàn)，通過對程序運行過程中各個BUG進行測試，測試結果良好，滿足實驗目的。

【關鍵詞】：情感詞典；Eclipse；情感分析

目錄

摘要

Abstract

1. 緒論-1

1.1 課題研究背景意義-1

1.2 情緒算法研究現(xiàn)狀-2

1.3 本文主要內(nèi)容-3

2. 相關理論與技術-4

2.1 相關概念-4

2.1.1 文本情感分析含義-4

2.1.2 情緒算法分析分類-4

2.1.3 停用詞-4

2.2文本情感分析步驟-5

2.2.1 一般過程-5

2.2.2 文本處理-5

2.3 資源分析-6

2.3.1 文本庫-6

2.3.2 情感詞典-6

    2.4 經(jīng)典分類算法-7

2.4.1 樸素貝葉斯算法-7

2.4.2 決策樹算法-8

2.4.3 K-最近鄰算法-8

2.4.4 支持向量機算法-8

2.5 本章小結-9

3. 支持向量機算法概述和設計應用-10

3.1 支持向量機(SVM)-10

3.1.1 SVM概述-10

3.1.2  SVM分類器-10

3.2 程序算法設計-11

3.2.1 獲取文本數(shù)據(jù)-11

3.2.2 非線性可分核函數(shù)-11

3.2.3 LIBSVM開源平臺介紹-12

4. 程序運行與結果-14

4.1 獲取測試文本-14

4.2 對抓取到的文本進行測試-15

4.2.1 測試代碼-15

4.2.2 測試結果與分析-16

5. 總結-17

5.1 本文的作用-17

5.2 下一步工作的重點-17

參考文獻-18

致謝-19

附錄一 部分核心代碼-20