19、基于监督分类器的方面情感分类及微生物代谢物进展

基于监督分类器的方面情感分类及微生物代谢物进展

1. 引言

在当今数字化时代，社交媒体上的用户评论和推文蕴含着丰富的情感信息。对这些文本进行情感分析，尤其是基于方面的情感分类，能够帮助企业了解消费者对产品各个方面的看法，从而做出更精准的决策。同时，微生物代谢物在多个领域展现出巨大的应用潜力，为解决全球性问题提供了新的途径。

2. 基于方面的情感分类

2.1 方面情感分类概述

方面情感分类分为两个阶段。第一阶段基于名词短语提取同一对象的方面术语，并对文本中基于组的相似词进行分组；第二阶段确定每个方面中词语的情感。为实现这一程度的情感分析，已经提出了多种方法。

例如，Rebeen等人使用交叉验证和分区技术，结合监督机器学习算法，将推文分类到所需的类别中。他们还基于不同地点收集了关于iPod和iPhone等主题的实时Twitter微博数据，并根据愤怒、期待、恐惧、喜悦、惊讶等情绪对数据进行处理和分析，将所有推文分为积极和消极极性。

2.2 推文预处理

Twitter上的用户推文包含丰富的信息，但这些文本通常是口语化和非正式的，需要特定的预处理技术来理解和分析推文以识别情感。推文预处理的目标是将原始的非结构化推文转换为干净的结构化推文。

以下是推文预处理的步骤：
1. 数据收集 ：使用Twitter API创建账户，获取密钥和访问密钥，用户登录后通过提供标签和时间戳将原始推文提取到CSV文件中。
2. 文本预处理 ：
- 去除URL
- 转换为小写
-