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情感分析Python自然語言處理第八章CONTENT目錄
01情感分析的應(yīng)用02情感分析的基本方法03實戰(zhàn)電影評論情感分析課前回顧電子商務(wù)領(lǐng)域市場呼聲領(lǐng)域輿情分析領(lǐng)域消費者呼聲領(lǐng)域情感分析的基本方法02詞法分析機器學(xué)習(xí)方法混合分析詞法分析詞是最小的能夠獨立運用的語言單位詞法分析是其他一切自然語言處理問題的基礎(chǔ)，會對后續(xù)問題產(chǎn)生深刻的影響。而詞法分析的任務(wù)就是：將輸入的句子字串轉(zhuǎn)換成詞序列并標(biāo)記出各詞的詞性。詞法分析不同的語言詞法分析具體做法是不同的。以英語和漢語為例作為對比：詞法分析對于中文詞法分析而言，具體任務(wù)如下圖所示：以句子：“警察正在詳細調(diào)查事故原因”為例。詞法分析原理：先使用詞法分析器將輸入的待分析文本轉(zhuǎn)換為單詞的序列形式。將每一個經(jīng)過詞法分析器分詞之后的單詞與字典中的詞匯進行逐一匹配。假設(shè)存在一個匹配為積極的，輸入文本的分數(shù)總池中會增加相應(yīng)的分數(shù)。詞法分析處理方法流程圖情感分析的基本方法02詞法分析機器學(xué)習(xí)方法混合分析機器學(xué)習(xí)方法采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法進行分析，劃分為三個階段數(shù)據(jù)的采集數(shù)據(jù)的預(yù)處理訓(xùn)練模型并情感分類機器學(xué)習(xí)方法特征向量：unigram（單個短語）bigrams（兩個連續(xù)的短語）trigrams（三個連續(xù)的短語）支持向量機（SVM）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）樸素貝葉斯（NB）算法文檔的長度積極詞匯的數(shù)量消極詞匯的數(shù)量等等機器學(xué)習(xí)方法挑戰(zhàn)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)如何獲取分類器如何設(shè)計未知短語的正確解釋情感分析的基本方法02詞法分析機器學(xué)習(xí)方法混合分析混合分析兩種方法組合，屏蔽掉兩種算法的缺點——混合分析利用詞法分析高效率的優(yōu)點截取機器學(xué)習(xí)算法高準(zhǔn)確率
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