植基於支撐向量機之語意導向分類器

部落格已經成為受歡迎的網路溝通工具，其所具備的公開分享資訊或意見之特性，改變了企業之間以及企業和客戶的關係。對於企業、公司來說，部落格可被視為是一種新興的行銷工具。在商業部落格中，部落客對於產品的評價將會在網路空間迅速地散播。然而，近來常有人在部落格圈(Blogosphere)中揭露一些不為人知的企業內幕，嚴重影響到公司的聲譽與營運(Tanuja et al., 2008)。這些部落格上的正面或負面訊息通常會給傷害企業帶來極大獲益或損害。因此， 越來越多學者投入語意分類(Sentiment Classification)相關的研究上，希望可以藉著有效地辨識客戶的語意導向，協助企業妥善回應。因此，本文結合機器學習技術和資訊檢索之優點，提出一個植基於支援向量機(Support Vector Machines)的語意導向分類器，以協助公司迅速地、有效率地偵測部落客之語意導向。最後，本研究會以幾個實例來驗證所提的方法之有效性。