10、文本情感分析：从词袋模型到多层感知机

文本情感分析：从词袋模型到多层感知机

在自然语言处理领域，情感分析是一项重要的任务，它旨在判断文本所表达的情感倾向，如积极或消极。本文将详细介绍如何使用词袋模型（Bag-of-Words）将电影评论转换为适合机器学习模型处理的向量表示，并构建多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）模型进行情感分类。

1. 词袋模型基础

词袋模型是一种简单但有效的文本特征提取方法，它将文本看作是一个无序的词集合，忽略了词的顺序和语法结构。每个文档（如电影评论）被转换为一个向量，向量的长度等于词汇表的大小，向量中的每个元素对应词汇表中的一个词，其值表示该词在文档中的得分。

2. 词汇表过滤

在开始处理评论之前，我们需要对词汇表进行过滤，去除那些出现频率过低的词，以减少词汇表的大小，提高模型的效率。运行过滤操作后，词汇表的大小从约44,000个词减少到约25,000个词，并将过滤后的词汇表保存到 vocab.txt 文件中。

3. 评论转换为词元行

在将评论转换为向量之前，我们需要对评论进行清理和预处理。具体步骤如下：
1. 加载文档 ：使用 load_doc() 函数加载单个评论文件。
2. 清理文档 ：使用 clean_doc() 函数去除文档中的标点符号、非字母字符、停用词和短词。
3. 过滤词元 ：使用 doc_to_line() 函数过滤掉不