情感识别系统的实现 - 基于支持向量机算法的 SVM 在 MATLAB 中的应用

情感识别系统的实现 - 基于支持向量机算法的 SVM 在 MATLAB 中的应用

情感识别系统是一种可以自动分析和理解文本中情感倾向的技术。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，可以用于情感识别任务。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现基于 SVM 的情感识别系统，并提供相应的源代码。

在开始之前，请确保您已经安装了 MATLAB 软件，并具备基本的 MATLAB 编程知识。我们将按照以下步骤进行情感识别系统的实现：

1. 数据准备
   情感识别系统的训练数据通常是带有标记的文本数据集。在本示例中，我们将使用一个包含正面和负面情感的情感数据集。数据集中的每个样本都有一个情感标签，用于训练 SVM 模型。

2. 特征提取
   在构建情感识别系统时，我们需要将文本数据转换为计算机可以处理的数值形式。常用的方法是使用词袋模型（Bag-of-Words）进行特征提取。词袋模型将文本表示为单词的频率向量。

在 MATLAB 中，可以使用 bagOfWords 函数创建词袋模型，并使用 encode 函数将文本数据转换为特征向量。下面是一个示例代码：

% 创建词袋模型
bag = bagOfWords