19、基于监督分类器的方面情感分类与微生物代谢物进展

基于监督分类器的方面情感分类与微生物代谢物进展

1. 方面情感分类概述

方面情感分类通常分为两个阶段。第一阶段基于名词短语提取同一对象的方面术语，并对给定文本中的相似词进行分组；第二阶段则确定每个方面中词语的情感。为实现这一程度的情感分析，已提出了多种方法。

Rebeen等人使用交叉验证和分区技术处理数据，并借助监督机器学习算法将推文分类到所需类别。他们还基于不同地点收集了关于iPod和iPhone等主题的实时推特微博数据，并根据愤怒、期待、恐惧、喜悦、惊讶等情绪对这些数据进行处理和分析，同时将所有推文分为积极和消极极性。

2. 材料与方法

提出了一种高效的基于方面的情感分析系统，其方法包括推文预处理、方面术语提取和情感分析器。通过不同方法展示和演示了不同手机推文集的实验结果，以实现高质量的性能。

3. 推文预处理

推特上用户发布的简短文本包含丰富信息，但处理这些口语化和非正式的句子需要特定的预处理技术，以理解和分析推文并识别情感。推文预处理技术用于将原始的非结构化推文转换为干净的结构化推文。

推文预处理的操作步骤如下：
1. 创建Twitter API账户 ：使用开发者推特应用程序创建一个Twitter API账户。创建成功后，应用程序会生成并提供密钥和访问密钥给推特用户。
2. 提取原始推文 ：推特用户使用访问密钥和密钥登录账户，输入哈希标签和时间戳，将原始推文提取到CSV文件中。
3. 文本预处理 ：对每条手机类别的推文依次进行预处理，包括去除U