Isu kecenderungan emosi dalam klasifikasi sentimen teks

Masalah kecenderungan emosi dalam klasifikasi sentimen teks memerlukan contoh kod khusus

[Pengenalan]
Dengan populariti media sosial dan komen dalam talian, orang ramai semakin berminat dengan analisis sentimen teks. Klasifikasi sentimen ialah kaedah mengkaji sentimen teks yang boleh membantu kita memahami kecenderungan emosi orang ramai terhadap topik tertentu. Dalam klasifikasi emosi teks, isu kecenderungan emosi merupakan hala tuju penyelidikan yang penting. Artikel ini meneroka isu sentimentaliti dan menyediakan beberapa contoh kod konkrit.

【Masalah kecenderungan emosi】
Masalah kecenderungan emosi bermaksud kita perlu menilai kecenderungan emosi dalam teks iaitu sama ada teks itu positif, neutral atau negatif. Melalui soalan kecenderungan emosi, kami dapat memahami sikap pengguna terhadap produk, peristiwa atau pendapat tertentu, dan kemudian menyediakan asas membuat keputusan dan rujukan untuk perusahaan, kerajaan, dsb.

【Contoh Kod】
Berikut ialah contoh kod Python yang menggunakan kaedah pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah kecenderungan emosi klasifikasi sentimen teks.

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text'], data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000)
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_vec, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test_vec)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

【Perihalan Kod】
Kod menggunakan TfidfVectorizer dalam perpustakaan sklearn untuk mengekstrak ciri teks dan menukar teks kepada matriks yang jarang. Pada masa yang sama, LogisticRegression digunakan sebagai pengelas untuk latihan pengelasan emosi. Akhirnya, ketepatan digunakan untuk menilai prestasi model.

[Ringkasan]
Dalam klasifikasi sentimen teks, isu kecenderungan emosi merupakan hala tuju penyelidikan yang penting. Melalui contoh kod khusus, kita boleh memahami cara menggunakan kaedah pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan sentimen teks dan menentukan kecenderungan emosi teks. Bagi perusahaan, kerajaan, dsb., memahami kecenderungan emosi pengguna boleh lebih memahami pasaran dan keperluan pengguna, serta menyediakan asas membuat keputusan yang lebih baik. Saya berharap artikel ini dapat memberi pembaca pemahaman tertentu tentang isu kecenderungan emosi dalam klasifikasi emosi.

Atas ialah kandungan terperinci Isu kecenderungan emosi dalam klasifikasi sentimen teks. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!