基于机器学习的情感分析

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1基于机器学习
是指选取情感词作为特征词,将文本矩阵化,利用logistic Regression, 朴素贝叶斯(Naive Bayes),支持向量机(SVM)等方法进行分类。最终分类效果取决于训练文本的选择以及正确的情感标注。

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在训练过程(a)中,我们的模型学习基于训练样本,将特定输入(即文本)与相应的输出(标签)相关联。 特征提取器将文本输入传输到特征向量中。 将成对的特征向量和标签(例如,正,负或中性)喂给到机器学习算法中以生成模型。

在预测过程(b)中,特征提取器用于将未见过的的文本输入,变换为特征向量。 然后将这些特征向量喂给模型,该模型生成预测标签(正,负或中性)。

参考博主:数据分析学习总结笔记01:情感分析_Lynn Wen的博客-CSDN博客


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