基于机器学习的文本情感倾向性分析.pdf
基于机器学习的文本情感倾向性分析.pdf 本文的标题基于机器学习的文本情感倾向性分析.pdf,描述了基于机器学习的文本情感倾向性分析技术。该技术通过对电影影评数据的爬取、预处理和机器学习算法,实现了对电影影评的情感倾向性分析。实验结果表明,BP神经网络和多项式贝叶斯算法比较适用于文本的情感分析,尤其BP神经网络的效果最好,准确率达到86.2%。 标签:机器学习、文本情感倾向性分析、BP神经网络、jieba、卡方统计、TF-IDF 知识点: 1. 机器学习在文本情感倾向性分析中的应用:机器学习技术可以用来分析文本的情感倾向性,通过对文本数据的预处理和训练,构建情感分类模型。 2. 文本预处理技术:文本预处理是指对文本数据进行清洁、分词、去除停用词等操作,以提高文本数据的质量和可读性。 3. jieba分词技术:jieba是一种中文分词技术,可以对中文文本进行分词和词性标注。 4. TF-IDF特征提取技术:TF-IDF是一种特征提取技术,可以对文本数据进行特征提取和权重计算。 5. 卡方统计技术:卡方统计是一种统计技术,可以对文本数据进行相关性分析和特征提取。 6. BP神经网络算法:BP神经网络是一种机器学习算法,可以用来对文本数据进行分类和回归分析。 7. 多项式贝叶斯算法:多项式贝叶斯算法是一种机器学习算法,可以用来对文本数据进行分类和回归分析。 详细说明: 本文提出了一种基于机器学习的文本情感倾向性分析技术,该技术通过对电影影评数据的爬取、预处理和机器学习算法,实现了对电影影评的情感倾向性分析。实验结果表明,BP神经网络和多项式贝叶斯算法比较适用于文本的情感分析,尤其BP神经网络的效果最好,准确率达到86.2%。 在文本预处理阶段,使用jieba分词技术对文本进行分词和词性标注,然后使用TF-IDF技术对文本数据进行特征提取和权重计算。在机器学习阶段,使用BP神经网络和多项式贝叶斯算法对文本数据进行分类和回归分析。实验结果表明,BP神经网络的效果最好,准确率达到86.2%。 本文提出了一种基于机器学习的文本情感倾向性分析技术,该技术可以对电影影评进行情感倾向性分析,并可以应用于其他文本数据分析领域。