AI开发：使用支持向量机（SVM）进行文本情感分析训练 - Python

支持向量机是AI开发中最常见的一种算法。之前我们已经一起初步了解了它的概念和应用，今天我们用它来进行一次文本情感分析训练。

一、概念温习

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，广泛用于分类和回归问题。

它的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面，将数据分成不同的类别。SVM 通过最大化类间的边界（即间隔）来提高模型的泛化能力，尤其适合处理小样本和高维数据。

SVM 在文本情感分析中的作用尤为突出，因为文本数据通常具有高维特征（例如词汇表的大小），而 SVM 擅长于处理这种维度较高的稀疏数据。

通过将文本转化为数值特征（如 TF-IDF），SVM 能有效地在情感分类任务中学习到情感标签与文本内容之间的关系。尤其在情感分析中，SVM 能够识别出情感倾向的关键特征，从而准确地对文本进行分类（如“积极”或“消极”）。其优越的分类性能和对高维数据的适应性使得 SVM 成为情感分析中常用的算法。

图1. 支持向量机的特点 

二、实现逻辑

一个用Python 和支持向量机（SVM）实现的情感分析主要逻辑是这样的：

• 首先，脚本加载一个包含文本和标签（“Positive”或“Negative”）的 JSON 数据集，并将标签转换为二元分类（1 为积极，0 为消极）。
• 接着，使用 TfidfVectorizer 将文本数据转换为数值特征，去除常见的停用词并限制特征维度。
• 然后，使用 SVM 模型（线性核）对训练集进行训练，评估其在测试集上的表现，输出分类报告。
• 训练完成后，模型和 TF-IDF 向量化器被保存为文件，以便后续加载使用。
• 我们还需要一个调用函数 可以命名为：predict_sentiment，用于加载保存的模型并对新输入的文本进行情感预测。整个流程为文本情感分类任务提供了一个标准的解决方案。

我们可以用这样一个流程框图来描述整个过程：（点击放大查看）

图2. 案例实现逻辑 

 三、训练数据准备

在机器学习中，数据是模型训练的基础，直接影响模型的性能和准确性。对于文本情感分析任务，data.json 中的训练数据至关重要。该数据集包含大量标注了情感标签（“Positive”和“Negative”）的文本，能够为模型提供学习情感分类的实例。

通过这些带标签的文本，支持向量机（SVM）可以识别文本中的情感特征，并学会区分不同情感类别。在情感分析中，数据的质量和多样性决定了模型的泛化能力。如果数据集中的文本