18、自然语言处理中的异构集成文本分类及影评情感分析

自然语言处理中的异构集成文本分类及影评情感分析

1. 异构集成文本分类基础

在文本分类任务中，我们可以利用多种算法构建多个模型，并将它们应用于不同类型的数据，如计数数据（Count Data）和 TF-IDF 数据。以下是需要构建的模型顺序：
| 序号 | 模型 |
| ---- | ---- |
| 1 | 基于计数数据的朴素贝叶斯模型 |
| 2 | 基于 TF-IDF 数据的朴素贝叶斯模型 |
| 3 | 基于计数数据的带 RBF 核的支持向量机模型 |
| 4 | 基于 TF-IDF 数据的带 RBF 核的支持向量机模型 |
| 5 | 基于计数数据的随机森林模型 |
| 6 | 基于 TF-IDF 数据的随机森林模型 |

1.1 模型构建与评估步骤

• 朴素贝叶斯模型 ：
  1. 在计数数据上构建朴素贝叶斯模型。
  2. 使用 classification_report() 检查性能指标，如精确率、召回率、f1 分数和支持度。
  3. 调用 plot_confusion_matrix() 绘制混淆矩阵。
  4. 在 TF-IDF 数据上构建朴素贝叶斯模型并评估性能。
• 支持向量机模型 ：
  1. 使用支持向量机在计数数据上训练模型，使用 RBF 核，并使用 GridSearc