《学术小白的实战之路》01 LDA-Word2Vec-TF-IDF组合特征的机器学习情感分类模型研究

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分类专栏： 学术文献研究方法教程 文章标签： word2vec python 自然语言处理
于 2021-10-10 08:58:24 首次发布
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本文详述了一种综合运用机器学习算法和自然语言处理技术进行文本分类的方法。首先，通过jieba分词和去除停用词对文本进行预处理，然后构建TF-IDF文本矩阵。接着，使用多种分类模型（如逻辑回归、随机森林、SVM等）进行情感分类，并评估模型性能。同时，探讨了LDA主题模型和Word2Vec词向量在特征选择中的应用，最后展示了如何结合TF-IDF与Word2Vec进行文本分类。实验结果显示，不同特征组合对模型准确性有显著影响。

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书山有路勤为径，学海无涯苦作舟

三更灯火五更鸡，正是男儿读书时

一、传统的机器学习分类模型

1.1 对文本的数据进行分词

数据样式
在这里插入图片描述

自定义分词词典、去除停用词，分词

#--------------------------------------------------已经分好词就不需要这个----------------------------------------

# -*- coding:utf-8 -*-
import csv
import pandas as pd
import numpy
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