基于机器学习的中文情感识别机器学习svm，特征使用 tfidf构建 模型预测

基于机器学习的中文情感识别是指利用机器学习算法对中文文本进行情感分析，即判断文本所表达的情感是积极的、消极的还是中性的。其中，SVM (支持向量机) 是一种常用的机器学习算法，通过构建合适的特征和选择合适的核函数来实现文本分类任务。

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 是一种常用的文本特征表示方法。它通过统计每个词在文本中出现的次数以及在整个语料库中出现的文档数来计算每个词的重要性。

在使用 SVM 进行情感分类时，我们首先需要将原始文本转换成特征向量。这里采用的是 TF-IDF 特征，并利用 SVM 算法进行训练和分类预测。

具体步骤如下：
1. 数据预处理：包括分词、去除停用词、提取特征等；
2. 构建特征：使用 TF-IDF 方法将文本转换成特征向量；
3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集；
4. 模型训练：使用 SVM 算法对训练集进行训练，得到分类模型；
5. 模型预测：使用训练好的模型对测试集进行预测，得到预测结果。