18、自然语言处理中的词嵌入与情感分析技术

最新推荐文章于 2025-11-24 19:40:32 发布

vim8coder

最新推荐文章于 2025-11-24 19:40:32 发布

阅读量32

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Spark NLP实战指南文章标签：自然语言处理词嵌入情感分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/vim8coder/article/details/151054942

Spark NLP实战指南专栏收录该内容

27 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

自然语言处理中的词嵌入与情感分析技术

在自然语言处理（NLP）领域，词嵌入是将文本中的单词或文档转换为向量表示的重要技术，而情感分析则是通过文本内容量化情感的常用方法。下面将详细介绍几种常见的词嵌入技术以及如何构建一个电影评论情感分析的应用。

1. 词嵌入技术

1.1 Word2Vec与Skip - Gram

Spark实现了Skip - Gram方法。以下是使用Spark中Word2Vec的示例代码：

from pyspark.ml.feature import Word2Vec

Word2vec = Word2Vec() \
    .setInputCol('normalized') \
    .setOutputCol('word_vectors') \
    .setVectorSize(dim) \
    .setMinCount(5)

finisher = Finisher()\
    .setInputCols(['normalized'])\
    .setOutputCols(['normalized'])\
    .setOutputAsArray(True)

pipeline = Pipeline().setStages([
    assembler, sentence, tokenizer, 
    normalizer, finisher, Word2vec
]).fit(texts)

pipeline.transform(texts).select('word_vectors') \
    .first()['word_vectors']