1基于機(jī)器學(xué)習(xí)
是指選取情感詞作為特征詞,將文本矩陣化,利用logistic Regression, 樸素貝葉斯(Naive Bayes),支持向量機(jī)(SVM)等方法進(jìn)行分類。最終分類效果取決于訓(xùn)練文本的選擇以及正確的情感標(biāo)注。
在訓(xùn)練過(guò)程(a)中,我們的模型學(xué)習(xí)基于訓(xùn)練樣本,將特定輸入(即文本)與相應(yīng)的輸出(標(biāo)簽)相關(guān)聯(lián)。 特征提取器將文本輸入傳輸?shù)教卣飨蛄恐小?將成對(duì)的特征向量和標(biāo)簽(例如,正,負(fù)或中性)喂給到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中以生成模型。
在預(yù)測(cè)過(guò)程(b)中,特征提取器用于將未見(jiàn)過(guò)的的文本輸入,變換為特征向量。 然后將這些特征向量喂給模型,該模型生成預(yù)測(cè)標(biāo)簽(正,負(fù)或中性)。
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