文本分类与情感分析算法

引言

自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，致力于让计算机理解和处理人类语言。在这一领域中，文本分类和情感分析是两项基础且至关重要的任务。文本分类旨在将文本划分到预定义的类别中，而情感分析则关注于识别和提取文本中的情感倾向。本文将深入探讨文本分类和情感分析的核心算法，并通过案例和数据例证来加以说明。

一、文本分类算法

文本分类是一种监督学习问题，它要求预先标注的训练数据。核心算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林以及深度学习模型等。

1. 朴素贝叶斯

   朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。虽然这一假设在实际数据中往往不成立，但朴素贝叶斯因其计算简单、适用于大规模数据集而广受欢迎。其数学模型公式为：

其中，P(Ci​∣Dk​) 表示给定文本 Dk​ 下类别 Ci​ 的条件概率。

1. 支持向量机

   支持向量机通过寻找最优超平面来划分不同的类别，在高维空间中表现良好。其数学模型公式为：