基于规则与朴素贝叶斯的电影评论情感分析

资源摘要信息:"COMP_329_NLP: NLP类作业和项目的回购" 知识点一：自然语言处理（NLP）的定义与应用 自然语言处理是计算机科学、人工智能以及语言学领域的一个分支，它致力于研究如何使计算机能够理解人类的自然语言。NLP在机器翻译、情感分析、文本摘要、语音识别等多种应用中扮演着重要的角色。 知识点二：情感分析的概念和方法 情感分析是NLP的一个重要子领域，通常指的是确定一段文本所表达的情感倾向，例如判断一段文本是正面的还是负面的。情感分析可以基于规则或者机器学习方法。本作业要求使用基于规则的分类器来对电影评论进行情感分类，这通常涉及到构建和使用意见词典，通过匹配文本中的关键词和词性来推断整体的情感倾向。 知识点三：规则基础的情感分类方法 规则基础的情感分类方法不依赖于机器学习算法，而是使用一组预定义的规则来分析文本。这些规则可以是基于词汇的，比如使用正面或负面的关键词列表；也可以是基于语法的，比如特定的句式结构可能倾向于表达特定的情感。在这个作业中，规则的制定可能包括选择与情绪表达相关的词汇，并根据这些词汇在文本中出现的频率和上下文来判断情感倾向。 知识点四：NLTK软件包及应用 NLTK（Natural Language Toolkit）是Python中一个用于语言数据处理的库，提供了丰富的接口用于文本预处理、分词、词性标注、句法分析、语义分析等。在本作业中，NLTK被用于实现基于意见词典的情感分析。NLTK提供了许多现成的语料库和资源，例如胡柳意见数据集，可以方便地用于训练和分析。 知识点五：朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的简单分类算法，它使用贝叶斯定理作为理论基础。朴素贝叶斯分类器假设特征之间是独立的，这意味着它在计算某个类别的条件概率时，会忽略各特征之间的依赖关系。尽管这一假设在实际情况中往往不成立，朴素贝叶斯分类器仍然在实际应用中取得了不错的性能，尤其适用于数据维度较高且特征间相关性不强的情况，如文本分类。 知识点六：项目回购的概念 项目回购在这里指的是将完成的项目或作业代码库提交回给教育机构或老师，以便进行评估或存档。通常，项目回购会伴随着相关的报告、结果文件和评估脚本。这有助于教师评估学生的学习成果，并为学生提供存档记录，以便日后回顾和学习。 知识点七：文本分类的概念和应用 文本分类是一种将文本数据分配到一个或多个预定义类别中的任务，是NLP中的一个重要应用。在这个作业中，文本分类被用于电影评论的情感倾向分析，即将评论分为正面或负面两个类别。文本分类广泛应用于垃圾邮件检测、新闻主题分类、社交媒体监控等领域。 知识点八：机器学习与NLP的关系 机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过算法使计算机能够从数据中学习和做出决策或预测。NLP与机器学习紧密相关，许多NLP任务如文本分类、命名实体识别、情感分析等都大量依赖机器学习方法。尽管本作业要求不使用机器学习，但通常情况下，机器学习尤其是深度学习方法在NLP任务中能取得更好的效果，特别是处理大规模数据集时。 通过这个作业的描述和要求，我们可以看到NLP、情感分析、文本分类以及机器学习在实际应用中的结合和运用，同时也体现了规则基础方法在特定条件下的应用价值和局限性。