【摘 要】
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针对目前国内网络环境,网民数量和网络论坛的评论数量都出现了快速增长.然而,评论分类算法仍有很大的发展空间.本研究充分利用爬虫获取网络论坛的评论文本,然后利用基于XGBoo
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针对目前国内网络环境,网民数量和网络论坛的评论数量都出现了快速增长.然而,评论分类算法仍有很大的发展空间.本研究充分利用爬虫获取网络论坛的评论文本,然后利用基于XGBoost的方法对评论文本进行分类.通过对24000个文本和11个文本类别的数据集进行训练,测试数据集的准确率为93.13％,F1为93.12％,召回率为93.14％.XGBoost的精度远远高于随机森林、物流回归、朴素贝叶斯.结果表明,XGBoost方法能够更准确地对大量评论文本进行分类.
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