25、西班牙语情感识别与用户反馈分类的智能解决方案

西班牙语情感识别与用户反馈分类的智能解决方案

在当今数字化时代，文本情感分析和用户反馈分类在各个领域都具有重要意义。无论是了解用户对软件的满意度，还是识别文本中的情感倾向，都能为决策提供有价值的信息。本文将介绍两种相关的智能解决方案，一种是用于西班牙语情感识别的混合方法，另一种是基于知识的软件支持用户反馈分类方法。

西班牙语情感识别的混合方法

在情感识别领域，采用混合方法结合基于词典的特征选择和经典机器学习方法，旨在通过语义分析来捕捉意见内容与每种情感特征词汇之间的关联程度，从而实现更适合目标分类任务的情感导向特征选择。

特征向量构建

在构建意见的特征向量时，考虑了两个因素：一是特征词与确定其选择的情感之间的关联；二是该特征词在意见语料库中的出现频率。不过，部分实验结果表明，二进制向量表示模型比基于频率的模型效果更好。因此，采用二进制表示模型来构建意见的特征向量，若 $EO(w_i, E_j) \neq 0$，特征 $w_i$ 的权重为 1，否则为 0。

情感预测

完成语义特征提取后，将每个意见文本的构建向量传递给监督分类器进行情感预测。考虑并评估了多种机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）、多层感知器（MLP）和朴素贝叶斯（NB）。这些算法都需要训练过程，训练数据的规模和质量将影响结果的质量。

实验结果

使用西班牙语推文的 AIT 数据集对四种情感（愤怒、恐惧、悲伤和喜悦）进行分类评估。实验应用了 SVM、LR、MLP 和 NB 分类算法，旨在评估四种语义相关性度量（PMI、CHI、WN_JNC 和 WN_RES）的单独表现，以及通过模糊语义聚合进行