1、“.....在采样公式中取词频最高的前个单词随着取值的变化领域区分的精确度也会变化，对每个的取值进行十的版本为，其包括汽车财经健康体育等个类别的相关内容，每个类别下包含篇文档......”。

2、“.....本文采用中国科学院计算技术研究所提供的汉语词法分析系统标准模型由于采用词袋结构，割裂了词语的位置以及上下文的语义关系，另外主题模型在进行观点挖掘研究时通常选择相同类别的文档形成个语料库来保证观点挖掘效果，多类别文档混合时则必须选取其他方式进行文本分适应性和跨语言性......”。

3、“.....模型中参数列表如表所示。基于模型的文本分类与观点挖掘论文原稿。当前观点挖掘领域主要有种研究方法基于规则基于语言学和基于机学学报自然科学版，作者单位湖北省孝感市湖北省襄阳市。基于模型的文本分类与观点挖掘论文原稿。标准模型由于采用词袋结构，割裂了词语的位置以及上下文的语义关系，另外主题模型在进行观点挖掘研究......”。

4、“.....每个类别中选取篇文档作为训练语料，再抽取篇作为测试语料，本文对领域判别精度定义如下在模型中为每篇文档采样领域标签时本文考虑到了高词频的单词对文档所在领域的贡献基于模型的文本分类与观点挖掘论文原稿器学习。基于规则与基于语言学的方法存在着依赖语法规则与领域适用度不高等缺陷......”。

5、“.....主题模型作为机器学习模型在观点挖掘领域有着重要应用。将文本分类模块引入后进行观点挖掘研究。当前观点挖掘领域主要有种研究方法基于规则基于语言学和基于机器学习。基于规则与基于语言学的方法存在着依赖语法规则与领域适用度不高等缺陷，基于机器学习的方法由于具有很强的领，。实验本实验使用来自实验室提供的中文语料库......”。

6、“.....其包括汽车财经健康体育等个类别的相关内容，每个类别下包含篇文档。在进行实通常选择相同类别的文档形成个语料库来保证观点挖掘效果，多类别文档混合时则必须选取其他方式进行文本分类。鉴于以上两点，本文对标准模型进行改进提出了模型，孙艳，周学广......”。

7、“.....对每个的取值进行十次重复试验，结果如图所示。语料库观点抽样结果如表所示。参考文献，之前先将语料库进行去停用词处理，本文采用中国科学院计算技术研究所提供的汉语词法分析系统，其有着速度快准确率高的特点因此在中文信息处理领域得到了广泛应用......”。

8、“.....得出对应领域下文档的主题分布对每篇文档中的第个句子选择对应领域下的主题其中，对句子中每个词选择具体的单词的快速发展，信息的传递方式与效率日新月异。观点挖掘是指通过相关技术分析文本中表达的观点与情感极性，帮助用户快速地获取有用信息。当前国内外学者针对观点挖掘进行的相关研究工作聚集在以下两个方面文本分类观点抽取......”。

9、“.....得出对应领域下文档的主题分布对每篇文档中的第个句子选择对应领域下的主题其中，对句子中每个词选择具体的单，孙艳，周学广，付伟基于主题情感混合模型的无监督文本情感分析北京大学学报自然科学版，作者单位湖北省孝感市湖北省襄阳市。基于模型的文本分类与观点挖掘论文原稿重复试验，结果如图所示。语料库观点抽样结果如表所示......”。