基於 svm 的金融諮詢情感分析
處理流程：
（1）金融諮詢處理
1.利用 7 萬多條利好/利空語料（已經標註好的，分為 1 正性，-1 負性兩類），首先採用 B-gram 卡方差提取特徵詞彙
2.使用卡方提取的特徵詞為每一篇諮詢建立向量表示模型
3.使用向量進行 svm 分割，訓練語料 80%，測試語料 20%，並評估模型準確率，儲存模型。
4.載入儲存的模型進行 利好/利空 預測。
模型效果：正面諮詢識別率 0.96 ，負面諮詢識別率 0.82，總體識別率 0.91 左右。
（2）app 評論處理
流程同上，只不過訓練的語料不同並且採用 ngram = 1，由於語料是我自己標註的 502 條評論資料，因此模型的準確率達不到金融諮詢的基於 7萬 多條語料處理的模型。對負面評論的識別率大概在 0.82 左右，總體識別率在 0.86 左右。
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