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三、基于机器学习的情感分析算法以朴素贝叶斯为例 原理 特征提取将文本表示为特征向量。常见的方法是词袋模型即将文本看作是词汇的集合每个词汇是一个特征。对于给定的文本统计每个词汇在文本中出现的次数构成一个向量。例如词汇表中有 n n n个词汇文本 T T T经过词袋模型处理后得到的特征向量 x ( x 1 , x 2 , ⋯ , x n ) \boldsymbol{x}(x_1,x_2,\cdots,x_n) x(x1​,x2​,⋯,xn​)其中 x i xi xi​表示词汇表中第 i i i个词汇在文本 T T T中出现的次数。模型训练利用训练数据集包含已经标注好情感倾向的文本来训练朴素贝叶斯模型。根据贝叶斯定理计算在给定特征向量 x \boldsymbol{x} x的情况下文本属于不同情感类别正面、负面、中性的概率。朴素贝叶斯假设特征之间相互独立对于类别 y y y情感类别和特征向量 x \boldsymbol{x} x概率计算公式为 P ( y ∣ x ) P ( x ∣ y ) P ( y ) P ( x ) P(y|\boldsymbol{x})\frac{P(\boldsymbol{x}|y)P(y)}{P(\boldsymbol{x})} P(y∣x)P(x)P(x∣y)P(y)​ 由于 P ( x ) P(\boldsymbol{x}) P(x)对于所有类别相同在比较不同类别概率大小时可以忽略。而 P ( x ∣ y ) ∏ i 1 n P ( x i ∣ y ) P(\boldsymbol{x}|y)\prod{i 1}^{n}P(x_i|y) P(x∣y)∏i1n​P(xi​∣y) P ( x i ∣ y ) P(x_i|y) P(xi​∣y)表示在情感类别 y y y下词汇 i i i出现的概率可以通过训练数据统计得到。 P ( y ) P(y) P(y)是情感类别 y y y的先验概率也可以从训练数据中计算得出。情感分类对于待分类的文本将其转换为特征向量后代入训练好的模型中计算属于不同情感类别的概率选择概率最高的情感类别作为文本的情感倾向。 应用场景 新闻情感分析分析新闻报道的情感倾向帮助读者快速了解新闻的立场。例如分析财经新闻对股市涨跌的情感倾向是乐观还是悲观。用户反馈分析在企业的客户反馈系统中对用户的反馈文本进行情感分析了解用户对产品或服务的满意度以便进行针对性的改进。 优点 能够考虑词汇之间的统计关系相对于基于词典的方法对上下文的适应能力稍强。例如它可以学习到某些词汇组合在不同情感类别中的出现概率。在有足够的训练数据的情况下可以取得较好的情感分析效果并且可以通过不断更新训练数据来提高模型性能。 缺点 假设特征词汇之间相互独立这在实际的文本中往往不成立。例如“非常好”这个短语“非常”和“好”之间是有语义关联的但朴素贝叶斯忽略了这种关联。需要大量的标注数据进行训练。如果标注数据不足或者质量不高会影响模型的性能。
四、基于深度学习的情感分析算法以循环神经网络RNN为例 原理 文本表示首先将文本中的词汇转换为词向量。词向量是一种低维的实数向量能够在一定程度上表示词汇的语义信息。例如通过预训练的词向量模型如Word2Vec、GloVe等将文本中的每个词汇转换为一个固定维度的向量。模型构建构建循环神经网络RNN来处理文本序列。在每个时间步 t t tRNN接收当前词汇的词向量 x t \boldsymbol{x}t xt​和上一个时间步的隐藏状态 h t − 1 \boldsymbol{h}{t - 1} ht−1​通过以下公式计算当前时间步的隐藏状态 h t f ( W x t U h t − 1 b ) \boldsymbol{h}_t f(\boldsymbol{W}\boldsymbol{x}t\boldsymbol{U}\boldsymbol{h}{t - 1}\boldsymbol{b}) ht​f(Wxt​Uht−1​b) 其中 W \boldsymbol{W} W、 U \boldsymbol{U} U是权重矩阵 b \boldsymbol{b} b是偏置向量 f f f是激活函数如tanh函数。情感分类经过RNN对整个文本序列的处理后最后一个时间步的隐藏状态 h n \boldsymbol{h}_n hn​假设文本有 n n n个词汇包含了文本的语义信息。将 h n \boldsymbol{h}_n hn​输入到一个全连接层进行情感分类例如通过Softmax函数计算文本属于不同情感类别的概率 P ( y ∣ x ) e w y T h n b y ∑ k e w k T h n b k P(y|\boldsymbol{x})\frac{e^{\boldsymbol{w}_y^T\boldsymbol{h}_n by}}{\sum{k}e^{\boldsymbol{w}_k^T\boldsymbol{h}_n b_k}} P(y∣x)∑k​ewkT​hn​bk​ewyT​hn​by​​ 其中 w y \boldsymbol{w}_y wy​和 b y b_y by​是对应情感类别 y y y的权重向量和偏置 k k k表示所有情感类别。选择概率最高的情感类别作为文本的情感倾向。 应用场景 影评分析分析电影评论的情感倾向帮助观众快速了解评论者对电影的喜好程度。例如分析大量的影评挖掘观众对电影情节、演员表演等方面的情感评价。小说情感分析对小说文本进行情感分析了解小说的情感基调。例如分析一部爱情小说的情感变化判断哪些章节是甜蜜的哪些是悲伤的。 优点 能够很好地处理文本的序列信息考虑词汇之间的上下文关系和语义关联。例如在处理长文本时可以根据前文的词汇来理解后文词汇的情感倾向。可以自动学习文本的特征表示不需要像机器学习方法那样手动进行复杂的特征工程。通过训练词向量和RNN模型能够挖掘出文本中的深层次语义信息。 缺点 训练过程复杂计算资源消耗大。需要大量的计算资源如GPU来加速训练并且训练时间可能较长。容易过拟合。由于模型复杂度高在训练数据有限的情况下很容易学习到训练数据中的噪声导致在测试数据上性能下降。
五、举例说明 基于词典的情感分析示例 假设我们有一个简单的情感词典包含“好2”、“坏-2”、“不错1”、“很差-3”这几个词汇情感得分在括号内表示。对于文本“这个产品的质量很不错”分词后得到“这个”、“产品”、“的”、“质量”、“很不错”。在情感词典中查找只有“很不错”有情感得分为 1 1 1所以文本的情感得分为 1 1 1判断为正面情感。 基于朴素贝叶斯的情感分析示例 假设有一个小的训练数据集包含以下两条正面评论“这个手机的外观很漂亮功能也很强大”“我很喜欢这款手机的拍照效果”和两条负面评论“这个手机的电池续航很差”“这款手机的系统很卡顿”。词汇表为“外观”、“漂亮”、“功能”、“强大”、“喜欢”、“拍照效果”、“电池续航”、“差”、“系统”、“卡顿”。对于正面评论统计词汇出现次数构建特征向量。例如第一条正面评论对应的特征向量可能为1,1,1,1,0,1,0,0,0,0。同样构建负面评论的特征向量。计算每个词汇在正面和负面评论中出现的概率以及正面和负面评论的先验概率。对于待分类的评论如“这个手机的系统不太好”转换为特征向量后代入朴素贝叶斯公式计算属于正面和负面评论的概率判断为负面评论。 基于RNN的情感分析示例 假设我们要分析电影评论“这部电影的剧情很吸引人但是特效有点差”。首先将评论中的词汇转换为词向量。将词向量序列输入到RNN中RNN在每个时间步处理一个词向量更新隐藏状态。经过对整个评论的处理后最后一个时间步的隐藏状态输入到全连接层通过Softmax函数计算出属于正面情感和负面情感的概率假设得到正面情感概率为 0.4 0.4 0.4负面情感概率为 0.6 0.6 0.6判断为负面情感。