摘要：针对汉语评论的多种特征使用机器学习方法（如贝叶斯、最大熵和支持向量机）,解决了汉语评论的情感分类问题.实验结果表明,机器学习方法对汉语评论的分类效果较好,支持向量机的表现最好.句子级别和评论级别的准确率分别达到88.26%和91.79%.

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