56、社交媒体文本情感分析与神经机器翻译研究

社交媒体文本情感分析与神经机器翻译研究

在当今社会全球化的背景下，数字技术广泛应用，世界的联系愈发紧密，翻译在信息交流中扮演着至关重要的角色。无论是消费者获取外语信息，还是研究人员进行多语言研究并发表成果，都离不开翻译。机器翻译作为自动化的翻译方式，不仅帮助普通用户进行日常翻译，还能辅助专业译者快速完成工作。同时，在社交媒体如 Twitter 上，对文本进行情感分析以提取主观信息，为决策系统提供结构化和可操作的知识，也成为企业和政府机构日益关注的任务。

社交媒体文本情感分析

在情感分析方面，研究人员使用了多种机器学习模型，对不同的数据集进行评估，以找出最适合情感识别的方法。

评估指标数据

以下是不同模型在不同数据集下的评估指标：
| 模型 | 基线 | 短停用词 | 长停用词 |
| — | — | — | — |
| KNN | 0.400 | 0.398 | 0.491 |
| SVM | 0.570 | 0.517 | 0.496 |
| 随机森林 | 0.758 | 0.780 | 0.762 |
| 朴素贝叶斯 | 0.686 | 0.689 | 0.685 |
| 逻辑回归 | 0.756 | 0.739 | 0.721 |

这是训练和测试集占比为 10% 时的评估指标数据库。

模型	基线	短停用词	长停用词