17、不同自动学习环境下的情感分析与情境感知音乐推荐

不同自动学习环境下的情感分析与情境感知音乐推荐

在当今数字化的时代，自动学习技术在情感分析和音乐推荐领域展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨不同自动学习环境下的情感分析方法，以及基于用户身体活动自动检测的情境感知音乐推荐系统。

不同自动学习环境下的情感分析

提出的方法

为了实现情感分析的目标，整个过程分为以下几个阶段：
1. 预处理 ：
- 收集意见：从XML格式的文档中提取意见。
- 意见净化：去除空词、标点符号、重音和孤立字符。
- 分词：将每个意见按单词进行分词。
- 词干提取：减少每个意见中的单词，通常消除派生词缀。
- 意见过滤：将训练意见按可能的极性（积极、消极、中性和冲突）进行分类。
2. 特征提取 ：使用词频 - 逆文档频率（TF - IDF）技术，该技术可以指示一个词相对于选定文档和整个语料库的相关性，从而根据关键词对语料库中的文档进行评分。
3. 训练阶段 ：利用上一阶段获得的特征进行训练，根据分类算法构建模型，并用于测试阶段。考虑的类别有四个：积极、消极、中性和冲突。在WEKA和Python中使用的监督分类算法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naïve Bayes）和多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naïve Bayes）。
4. 测试阶段 ：根据分类器提出的模型对测试数据进行分类，并将测试数据中每个意见的极性与标准黄金数据进行比较。
5. 评估 ：使用精确率（Pre