基于机器学习的文本情感多分类的学习与研究

• 作者: 刘呈
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 文本分类 情感分类 自然语言处理 多分类
• 年，卷（期）: 2020,（20）
• 页码范围: 181-182
• 页数: 2页
• 分类号: TP18

摘要

文本分类与情感分类是自然语言处理中基础的领域,为帮助初学者对文本情感多分类的项目学习,在机器学习的基础上,分析了线性逻辑回归算法、朴素贝叶斯模型在文本情感分类项目中的应用,并针对数据处理、模型构建、模型训练、模型测试过程中初学者难以解决和易出错的部分进行分析与实现。结合kaggle上的比赛数据实例,实现了完整的文本情感多分类项目并做出详细分析,项目评测结果较为可观,证实可以帮助初学者更易上手文本情感多分类和机器学习。同时提出了基于传统二分类问题的多分类问题解决方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘呈		3	0	0.0	0.0