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基于机器学习的中文文本情感分析技术综述
目录
一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
（一）研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
（二）研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
（三）主要创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
二、中文文本情感分析概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
（一）情感分析定义及分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
（二）发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
（三）应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
三、机器学习在中文文本情感分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
（一）监督学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
决策树与随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
梯度提升树．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
（二）无监督学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
聚类分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
主题模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
（三）半监督学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
（四）强化学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
四、中文文本预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
（一）分词技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
（二）词性标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
（三）命名实体识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
（四）文本向量化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
五、特征工程与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
（一）特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
（二）特征选择策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
六、模型评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
（一）评价指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
（二）模型调优方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
（三）过拟合与欠拟合问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
七、案例分析与实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
（一）案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
（二）实验设置与参数配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
（三）实验结果与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
八、挑战与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
（一）存在的问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
（二）未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
九、结语．．．．．．．．．．．
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