基于支持向量机算法 SVM 实现情感识别系统的 MATLAB 代码

基于支持向量机算法 SVM 实现情感识别系统的 MATLAB 代码

情感识别是自然语言处理中的一个热门研究领域，它可以帮助机器理解人类的情感信息。本文将介绍如何使用支持向量机（SVM）算法实现情感识别系统，并提供相应的 MATLAB 代码。

1. 数据集准备

我们使用的数据集是IMDB电影评论数据集，其中包含25,000条电影评论，其中一半是正面评价，一半是负面评价。我们需要将这些评论转换成数字表示才能让计算机理解。

在这里，我们使用了Text Analytics Toolbox 中的 bagOfWords 函数将文本转换为数字形式。具体来说，我们将每个评论看做一个文档，将词汇表构建为所有评论中出现的单词，并使用 bagOfWords 函数将每个文档表示为一个二进制向量，其中向量的第 i 个元素表示第 i 个单词是否出现在该评论中。

2. 特征提取

在SVM算法中，每个样本都应该有一个确定的特征向量。在情感分析中，我们可以把每个单词作为特征，但是这样会使得特征向量非常稀疏，而且可能带来很多无用的信息。为了避免这种情况，我们使用了一种称为TF-IDF的方法来提取有用的特征。

在这里，我们使用了Text Analytics Toolbox 中的 tfidf 函数来计算每个单词的TF-ID