21、基于物联网的细粒度文本情感分析

基于物联网的细粒度文本情感分析

1. 文本预处理步骤

在进行情感分析时，由于社交媒体用户发布内容时不太关注语法、拼写等规范，为了从公开共享文本中获取有用信息，需要进行适当的预处理。以下是主要的预处理步骤：
- 数据提取 ：从数据源中获取相关文本数据。
- 文本降噪 ：去除文本中的噪声信息，如HTML标签等。
- 停用词移除 ：去除无实际意义的常用词，如“的”“是”等。
- 俚语识别 ：识别并处理文本中的俚语。
- 词干提取和词形还原 ：将单词的屈折形式转换为基本形式和词根形式。
- 词性标注 ：为提取的无噪声文本标注适当的语法标签。
- 共指消解 ：解决文本中出现的共指问题。
- 标签识别 ：识别与每条提取的推文相关的标签。

1.1 词干提取和词形还原

词干提取和词形还原是预处理阶段的两个基本原则。
- 词干提取 ：将屈折形式转换为词根形式，例如“automatic”和“automatically”转换为“automate”。其操作速度快，但准确性不太理想。可以通过词干提取器实现，如Python NLTK中的Porter和Lancaster算法。
- 词形还原 ：借助额外的词典将屈折形式转换为基本形式，性