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為解決TF-IDF模型表達(dá)情感信息不足的問(wèn)題，提出一種情感Sen模型，通過(guò)該模型提取文本中的情感信息，包括句子中積極/消極的情感詞、否定詞、轉(zhuǎn)折詞以及程度副詞，考慮標(biāo)點(diǎn)符號(hào)在句子中起到的情感作用，利用情感詞典和語(yǔ)義規(guī)則提取情感信息，生成相應(yīng)的情感矩陣。在此基礎(chǔ)上，與TF-IDF模型進(jìn)行拼接，形成混合向量模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與只運(yùn)用TF-IDF模型相比，混合向量模型精確度更高，具有較好的分類效果。
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