学生评教留言经过逐年累积，已经形成一个巨量的信息资源，如何进行挖掘和分析这些资源已经成为一项紧迫的任务。本文采用频率、信息增益、条件概率比、期望值差异等四种特征选取方法对留言进行分析，采用ICTCLAS分词软件进行分词，利用MATLAB软件进行矩阵奇异值分解和降维，使用支持向量机进行训练和预测数据，从而能够对学生留言的情感倾向性给出很好的预测结果。最后通过实例说明了文中算法的有效性。

学生评教留言经过逐年累积，已经形成一个巨量的信息资源，如何进行挖掘和分析这些资源已经成为一项紧迫的任务。本文采用频率、信息增益、条件概率比、期望值差异等四种特征选取方法对留言进行分析，采用ICTCLAS分词软件进行分词，利用MATLAB软件进行矩阵奇异值分解和降维，使用支持向量机进行训练和预测数据，从而能够对学生留言的情感倾向性给出很好的预测结果。最后通过实例说明了文中算法的有效性。