机器学习下的新冠疫情新闻文本分类

针对新冠疫情新闻繁杂及信息类别不明等问题，采取新冠疫情新闻语料作为数据集，分别利用TF-IDF与Word2vec提取特征值，与支持向量机、朴素贝叶斯等基于机器学习的模型结合对文本进行分类，并与TextCNN及BiLSTM 2种深度学习模型的分类实验结果进行对比分析。实验结果表明：同等条件下，基于新冠疫情主题新闻数据集，SVM+TF-IDF模型在几种分类器中效果最好，精确度达到84%,F1值达到83%。     

面向延安景点评论的情感词典构建

景区评论中蕴含着丰富的情感内涵，如何挖掘出有价值的信息逐渐成为研究人员关注的焦点。运用TF-IDF算法和SO-PMI算法构建了面向延安景点评论的情感词典。实验结果表明，本文所构建的情感词典在情感分类方面准确率达到了89%，召回率以及F1值都有明显提升，从而验证了该词典的有效性和可行性。