影评情感分析：朴素贝叶斯算法的句法依存改进

"影评分类的朴素贝叶斯文本分类算法改进.pdf" 本文主要探讨了在影评分类的情感分析中如何改进朴素贝叶斯文本分类算法。作者张浩强、任思行等人针对朴素贝叶斯算法在处理文本分类时存在的局限性，提出了一种新的方法。他们利用句法依存关系从文本中抽取出情感特征，并将其转化为可计算的向量形式，以增强特征的代表性。 在传统朴素贝叶斯算法中，特征通常是基于词频或者TF-IDF等统计量，但这种方法可能无法充分捕捉文本中的情感色彩。因此，作者引入了句法依存关系分析，这是一种自然语言处理技术，能够揭示词汇之间的结构关系，有助于识别情感极性的关键元素。通过这种方式抽取的情感特征可以更准确地反映影评的情感倾向。 为了进一步优化分类效果，研究人员采用了主成分分析（PCA）来减少特征维度，降低特征间的相关性，使得模型能更有效地处理高维数据并减少过拟合的风险。PCA通过对原始特征进行线性变换，将高维数据转换为低维空间，同时保留大部分方差，从而简化模型并提高分类效率。 接下来，作者利用提取的特征和经过PCA降维后的数据训练优化后的朴素贝叶斯分类器。通过在康奈尔大学提供的影视评价数据集上进行训练和测试，结果显示改进后的朴素贝叶斯分类算法在影评分类的准确率上有显著提升。 关键词涉及的领域包括朴素贝叶斯算法、主成分分析、文本分析以及影评分类。该研究不仅对朴素贝叶斯算法进行了有效改进，还为文本情感分析提供了新的思路，对于提高文本分类任务的性能具有实际应用价值。