基于词典与机器学习的中文情感倾向分析项目

资源摘要信息:"软件工程课程设计项目/Lab409：基于词典方法和基于机器学习方法的中文情感倾向分析（Web）" 本项目聚焦于文本情感分析，属于跨学科研究领域，融合了概率论、数据统计分析、计算机语言学、自然语言处理、机器学习、信息检索、本体学等多个学科的技术。它主要通过两种研究思路来实现情感倾向分析：基于情感知识的方法和基于特征的方法。 情感知识的方法主要依赖于情感词典或情感知识库，对文本中带有情感色彩的词语进行加权求和。这种方法的优势在于能够直接利用现有的情感知识库，快速得到分析结果，适用于已经构建好情感词典的场景。加权求和的过程通常需要对情感词典中的词语赋予一定的权重，这些权重可能依据情感强度、词语出现频率等多种因素进行调整。 基于特征的方法则是通过提取文本中具有类别表征意义的特征，再使用机器学习算法进行分类。这种方法通常需要较大的训练样本集，并利用这些样本来训练分类器，以提高分析的准确性。在特征提取的过程中，可能涉及的技术包括但不限于词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）、词嵌入（Word Embeddings）等。机器学习算法包括但不限于朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、深度学习模型等。 本项目采用了上述两种方法进行中文情感分析，并提供了结果对比。通过这种对比，可以直观地看到不同方法在实际应用中的优劣，以及在处理特定类型数据时的性能差异。此外，结合Web端展示，本项目还涉及到了前端设计、后端服务搭建以及前后端的交互，是典型的软件工程实践项目。 在软件工程领域，此类项目的实施涉及需求分析、系统设计、编程实现、测试验证等多个环节。课程设计的目的是让学生将理论知识应用于实践中，熟悉软件开发的整个流程。通过实现一个完整的软件系统，学生可以加深对软件工程原理和实践的理解，提升解决复杂工程问题的能力。 综上所述，软件工程课程设计项目/Lab409旨在结合理论与实践，通过实现一个中文情感倾向分析系统，来训练学生在软件开发生命周期中的综合技能，特别是在文本挖掘和机器学习应用方面的实践能力。