10、使用支持向量机（SVM）进行情感分析的详细指南

使用支持向量机（SVM）进行情感分析的详细指南

在自然语言处理领域，情感分析是一项重要的任务，它可以帮助我们理解文本中的情感倾向，如积极或消极。支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，可用于情感分析。下面将详细介绍如何使用SVM进行情感分析。

基本概念

• 语料库（Corpus）和语料库集合（Corpora） ：在自然语言处理中，“Corpus”指的是一组文本，类似于“尸体”（corpse）中的“身体”概念，这里代表文本的集合。可以利用这些文本集合来推断知识。“Corpora” 则是 “Corpus” 的复数形式。

语料库类（Corpus Class）

语料库类主要负责以下几个关键任务：
1. 文本分词（Tokenizing text）
- 分词方式 ：文本分词有多种方法，如提取词干、统计字母频率、识别表情符号和提取单词等。在本示例中，我们仅对单词进行分词，将非字母字符之间的字符串定义为单词。例如，对于字符串 “The quick brown fox.”，我们将提取出 “the”、“quick”、“brown” 和 “fox”，不考虑标点符号，并且能够跳过 Unicode 空格和非单词。
- 测试用例 ：

# test/lib/corpus_spec.rb
require 'spec_helper'
require 'stringio'
describe Corpus d