74、问题分类与情感分类的综合分析

问题分类与情感分类的综合分析

在当今信息爆炸的时代，对文本数据进行准确分类变得至关重要。无论是将问题分为真诚或不真诚，还是对评论进行情感分类，都能为我们提供有价值的信息。下面将详细介绍相关的系统和方法。

问题分类系统

1. 数据集

本项目使用的数据集由Quora为Kaggle上的在线竞赛提供。为了将问题分类为真诚或不真诚，使用了130万个问题作为训练数据，包含问题ID、问题文本以及问题类型（真诚为0，不真诚为1）等特征。
由于训练数据超过一百万行，处理如此大的数据集具有挑战性，可能会出现内存错误和处理时间过长的问题。可以采用一些方法来应对，例如使用更大的信息样本进行训练和降低数据维度，而特征的选择对于优化模型至关重要。

2. 预处理

数据预处理是为实验准备数据的过程，即对原始数据进行转换以便进一步处理。为了提高评分，通常需要进行文本数据清理，如去除HTML标签、标点符号，进行分词（将句子转换为单词）、词形还原（通过识别词性标签去除词形变化）和缩写映射等操作。但对于本数据库，不需要使用标准的预处理步骤，而是可以使用预训练嵌入作为预处理。

3. 预训练嵌入

预训练词嵌入使用数十亿个短语，相比自己训练嵌入具有额外的优势。这些预训练模型是开始进行词嵌入的最简单方法，它们是在其他地方嵌入的单词集合，只需加载到计算机和内存中即可。预训练模型也有其他语言版本。其好处是可以利用以前无法使用的巨大数据集，通过单独的单词构建，并以统计方式识别这些单词的含义。训练数据集的示例包括整个维基百科文本语料库、网络爬虫数据库和谷歌新闻信息。这种预训练词嵌入方法减少了获取、清理和处理大量信息所需的时间。