情感分析机器学习的方法
时间: 2023-09-07 21:14:01 浏览: 71
情感分析机器学习的方法有多种。其中一种方法是使用情感词典,将情感词典的判断结果与机器学习模型的判断结果相结合,从而提高判断的准确率。这种方法可以通过在机器学习模型中加入情感词典来对测试样本进行情感词典的判断,然后将情感词典的判断结果与机器学习模型的判断结果相结合。这种方法在实验中得到了较高的精确度、召回率和F1-score。\[2\]
另一种方法是使用逻辑回归模型。逻辑回归模型是一种常用的分类模型,可以用于情感分析。通过使用逻辑回归模型,可以对文本进行情感倾向的预测。在这种方法中,可以使用sklearn库中的LogisticRegression类来创建逻辑回归模型,并通过调整参数来优化模型的性能。\[3\]
总结起来,情感分析机器学习的方法包括使用情感词典和机器学习模型相结合的方法,以及使用逻辑回归模型进行情感分析。这些方法可以帮助我们快速地了解文本的情感倾向,并在舆情监控、信息预测和产品口碑改进等方面提供帮助。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [文本情感倾向分析——机器学习模型](https://blog.csdn.net/m0_46144891/article/details/118710163)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]