34、亚马逊产品评论情感分析与图像描述技术综合解析

亚马逊产品评论情感分析与图像描述技术综合解析

1. 朴素贝叶斯分类器在情感分析中的应用

1.1 朴素贝叶斯分类器原理

朴素贝叶斯分类器（NB）在训练阶段利用从大量数据中得出的先验概率以及与每个情感类别相关的条件概率。通过结合这些概率，分类器能够确定给定文档的最大似然类别，从而实现准确分类。该模型假设在给定类别（正或负）内的单词之间存在条件独立性，虽然这一假设对文本分类准确性影响不大，但能实现高效的分类算法，确保快速处理相关问题。

1.2 不同类型的朴素贝叶斯分类器

• 多项式朴素贝叶斯分类器（Multinomial Naïve Bayes Classifier） ：常用于文本分类，其基于特征的条件概率分布遵循多项分布的假设。对于一篇评论 (r) 具有极性 (p)，可通过以下公式计算：
  • (P(p|r) ∝ P(p)\prod_{1\leq k\leq r_d} P(t_k|p))
  • 其中 (P(t_k|p)) 表示术语 (t_k) 在极性为 (p) 的评论中出现的条件概率，计算方式为 (P(p) = \frac{count(p) + 1}{count(t_p) + |V|}) 。这里 (count(t_k|p)) 表示术语 (t_k) 在极性为 (p) 的评论中出现的频率，(count(t_p)) 表示极性为 (p) 的评论中标记的总数，(|V|) 表示评论综合词汇表中的术语数量。通过在分子加 1 和分母加 (|V|) 实现拉普拉斯平滑，防止术语在评论中不存在时的计算错误。
• 伯努利