情感词典（文本数据挖掘与Python应用，刘金岭）
基于情感词典的方法主要依赖于情感词典的构建，是指利用情感词典获取文档中情感词的情感值，再通过加权计算确定文档的整体情感倾向。使用此方法时不考虑词语之间的联系，词语的情感值不会随着应用领域和上下文的变化而变化，因此需要针对特定领域建立相关的情感词典提高分类的准确率。情感词典是情感分析系统的基础知识库，是数字、文本与符号集合。在缺乏大量训练数据集的情况下，基于词典与规则的方法相对能取得较好的分类结果且易于理解，但是网络用语不断涌现，情感词典需要不断更新扩展以提高分类的准确率。情感词典也存在一定的局限性，首先，情感词的判别与选择取决于先验知识与实验设计；其次，针对不同领域还需要构造相应的领域情感词典，跨领域情感分析的分类效果不佳。
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[{"title":"（ 4 个子文件 92KB ） 情感词典（文本数据挖掘与Python应用，刘金岭）","children":[{"title":"情感词典","children":[{"title":"否定词.txt <span style='color:#111;'> 74B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"程度级别词语.txt <span style='color:#111;'> 1.50KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"negative.txt <span style='color:#111;'> 116.74KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"positive.txt <span style='color:#111;'> 66.99KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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