机器学习方法在评论情感分析中的应用——朴素贝叶斯与支持向量机对比

"基于朴素贝叶斯和支持向量机的评论情感分析.pdf" 本文主要探讨了在文本情感分析领域中，如何利用朴素贝叶斯和支持向量机(SVM)这两种机器学习方法对评论数据进行情感倾向的识别。情感分析，特别是针对网络评论的情感分析，已经成为大数据时代下挖掘用户情绪和需求的关键技术。随着社交媒体和电子商务的发展，网络平台上产生了大量用户评论，这些评论蕴含着丰富的用户情感信息，对于商家理解产品服务的优劣以及消费者行为分析具有重大价值。 文本情感分析通常包括多个层次，如词语、短语、句子、段落乃至整个文档的分析。在方法论上，情感分析可以分为基于情感词典和基于机器学习两类。基于情感词典的方法依赖于预定义的情感词汇库，而基于机器学习的方法则通过训练模型来自动学习情感特征。 文章介绍了两种机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机。朴素贝叶斯是一种基于概率的分类方法，它假设各个特征之间相互独立，并且假设每个特征出现的概率是先验已知的。在情感分析中，朴素贝叶斯可以通过计算特定词语出现在正面或负面评论中的概率来进行情感分类。 另一方面，支持向量机(SVM)是一种监督学习模型，特别适合处理小样本和高维数据。SVM通过构造最优超平面来最大化类别间隔，将数据点分类到不同的类别。在情感分析中，SVM可以有效捕捉文本特征之间的非线性关系，因此在复杂情感判断中可能表现出更高的准确性。 实验部分，作者采用了词向量模型来表示评论文本，通过主成分分析(PCA)对特征向量进行降维，以减少计算复杂性和避免过拟合。然后，分别使用朴素贝叶斯和支持向量机进行情感分类。结果显示，支持向量机在情感分析任务上的表现优于朴素贝叶斯，这可能是由于SVM能够更好地处理非线性和复杂模式。 关键词：用户评论；情感分析；朴素贝叶斯；支持向量机 这篇研究对于理解如何利用机器学习技术处理文本情感分析具有实际指导意义，特别是在电子商务和社交媒体分析等领域，可以帮助企业更准确地把握用户情绪，从而优化产品和服务。同时，它也指出，尽管朴素贝叶斯简单且易于实现，但在某些复杂情境下，支持向量机可能提供更好的分类性能。