情绪分析的方法

最新推荐文章于 2025-05-26 14:20:13 发布

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#机器学习

本文探讨了情绪分析作为自然语言处理的重要组成部分，介绍了两种主要的情绪分析方法：机器学习方法和基于字典的方法。机器学习方法涵盖了朴素贝叶斯、最大熵原理和支持向量机等分类算法，而基于字典的方法则侧重于利用意见词进行无监督分析。

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Discovering Consumer Insight from Twitter via Sentiment Analysis. Journal of Universal Computer Science, vol. 18, no. 8 (2012), 973-992

从技术上讲，情绪分析是自然语言处理（NLP）研究的一部分。

情绪分析方法可以分为两类：机器学习方法和基于字典的方法。
常用的分类算法包括以下三类：
朴素贝叶斯（Naive Bayes, NB）是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，特别适用于输入维数较高的情况。
最大熵原理（Max Entropy）或多项Logit模型通常用作朴素贝叶斯方法的替代方案。特别是，在朴素贝叶斯分类器中学习是一个简单的事项，即计算特征和类的共生次数，而在最大熵分类器中，权重的最大值必须使用最大后验（MAP）估计通过迭代的过程获得。
支持向量机（SVM）已被强调为最佳性能之一。它是分析数据和识别模式的方法，用于分类和回归分析。 SVM的本质是找到一个超平面，尽可能地将文档向量从一个类分离到另一个类。
2) 基于字典的方法（Lexicon-based approaches ）是一种典型的无监督方法。
意见词是用来表示积极或消极情绪的词。