26、利用机器学习技术从社交媒体文本中预测孤独感

利用机器学习技术从社交媒体文本中预测孤独感

1. 背景

在处理文本数据时，机器学习模型只能接受数字作为输入，因此需要将文本转换为数字向量。这就涉及到词嵌入技术，它能从文本中提取语义和上下文信息，并以数字向量的形式保存。同时，为了解决分类问题，还会用到各种分类器。下面将对词嵌入和分类器进行简要概述。

2. 词嵌入

• 原理 ：机器学习模型无法直接理解文本，词嵌入就是将文本转换为实数向量的语言模型。它能捕捉单词在文档中的上下文、与其他单词的关系、近义词分类以及语法相似性等信息，所以也被称为向量空间模型或分布式语义模型。词嵌入在文本分类特征提取、文档聚类和推荐系统等方面应用广泛。常见的词嵌入方法有独热向量、TFIDF、LSA、Word2Vec、GloVe、Fasttext和BERT等。这里主要介绍Word2Vec和GloVe。
• Word2Vec ：
  • 概述 ：由Mikolov等人在2013年提出，是一种突出的词嵌入技术。它将单词表示为向量，能封装单词的上下文和含义，使相似的单词向量更接近，不同的单词向量距离更远。
  • 模型结构 ：设计包含一个隐藏层和一个输出层，使用Softmax激活函数。它从数据集中收集词汇，并为字典中的每个单词生成唯一的向量。
  • 模型类型 ：主要有连续词袋模型（CBOW）和跳字模型（Skip - Gram）。CBOW根据相邻单词的上下文预测目标单词，Skip -