多语种情感挖掘：朴素贝叶斯、决策树与KNN在不同语言文本分类中的比较

本文主要探讨了情感挖掘中基于朴素贝叶斯、决策树和KNN分类技术的多语种文本分类方法，针对沙特国王大学学报发表的一篇研究论文。该研究集中在跨语言情感分析，因为情感挖掘在自然语言处理中扮演着重要角色，特别是在社交媒体和在线评论中理解用户对特定主题的态度。作者们，Muhammad Bilal、Huma Israr、Muhammad Shahid和Amin Khan，来自巴基斯坦白沙瓦农业大学的IBMSCS/IT系，他们在工作中发现了一个挑战，即不同语言（如英语、阿拉伯语、乌尔都语和印地语）的情感表达需要有效处理。 文章的重点在于构建了一个实验框架，使用了Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA)这个流行的机器学习工具，对罗马-乌尔都语和英语的情感文本进行分类。他们从博客中收集了标注过的意见样本，包括150个正面和150个负面评论，作为训练数据。测试数据集被用来评估三种分类模型——朴素贝叶斯、决策树和KNN——的性能。 实验结果显示，朴素贝叶斯算法在准确率、精确率、召回率和F-测度等多个指标上表现优于决策树和KNN算法。这表明朴素贝叶斯算法在处理多语种情感分析时具有较高的效率和准确性，对于理解和分析多元语言环境下的公众情绪具有实际应用价值。 研究的重要性在于它填补了阿拉伯语和其他非英语语言情感分类研究的空白，为跨文化情感分析提供了实用的模型和方法。此外，随着数字化交流的普及，这项工作对于企业进行市场研究、舆情监控以及社交媒体策略制定具有重要意义。通过沙特国王大学的同行评审，这篇论文不仅展示了学术贡献，也反映了国际学术界对多语种文本挖掘的关注和研究进展。最后，该研究遵循了Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives (CC BY-NC-ND) 许可协议，确保了知识的开放获取和共享。