使用机器学习技术进行马拉雅拉姆语推文情感分析

"这篇论文探讨了使用机器学习技术对马拉雅拉姆语推文进行情感分析的方法。来自科钦科技大学的作者使用朴素贝叶斯、支持向量机和随机森林等算法，结合词袋模型、TF-IDF、Unigram与Sentiwordnet等特征，对推文进行情感分类。结果显示，随机森林在处理包含否定词的Unigram与Sentiwordnet特征时表现出更高的准确性。该研究着重于社交媒体上的情感分析，特别是在马拉雅拉姆语这一特定语境中的应用，具有重要的实践意义。" 文章详细介绍了情感分析的重要性和当前背景，尤其是在社交媒体盛行的时代，人们通过各种平台如Twitter表达观点。情感分析技术可以帮助理解公众情绪，对电影、政治、市场营销等领域有着显著影响。Twitter作为一个主要的信息传播平台，其推文长度的扩展增加了情感分析的复杂性，特别是对于非英语的地区和语言，如马拉雅拉姆语。 在技术实现部分，研究者采用了多种机器学习算法，包括朴素贝叶斯(Naive Bayes)、支持向量机(Support Vector Machines, SVM)和随机森林(Random Forest)。这些算法在文本分类任务中被广泛使用，各有优缺点。词袋(Bag of Words, BOW)和词频与逆文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)是常见的文本特征表示方法，它们能够捕捉词汇的出现频率。Sentiwordnet则是一个情感词典，用于识别词义中的情感倾向。在推文中加入否定词的考虑可以更准确地捕捉到否定情绪，这对于情感分析至关重要。 实验结果显示，随机森林在处理这些特征时表现出较高的准确性，这表明在马拉雅拉姆语情感分析任务中，该算法可能比其他方法更为有效。然而，尽管研究提出了有效的技术解决方案，但针对马拉雅拉姆语的自动情感分析工具仍然匮乏，这为未来的研究工作提供了方向。 关键词：机器学习、马拉雅拉姆语、情感分析和情感网络，强调了研究的主要焦点。此研究不仅提供了技术实现的细节，还强调了跨文化和多语言情感分析的挑战，对于进一步提升非英语语言的情感分析技术有着深远的影响。