基于机器学习的中文文本情感分析框架

简介：
本研究提出了一种基于机器学习算法的中文文本情感分析框架，旨在提高对中文社交媒体和网络评论中情绪的理解与分类精度。 在当前大数据技术领域内，从海量互联网文本数据中准确且全面地识别情感倾向是一项重要挑战。目前的文本情感分类方法主要分为基于语义理解和基于有监督机器学习两类。尽管语义理解可以处理跨领域的文本情感分类问题，但由于中文复杂的句式结构和搭配方式的影响，其准确性往往不高。另一方面，虽然有监督机器学习能够实现较高的情感分类精度，但这种高精度仅限于特定领域内，并不能很好地适应新领域的情感分析需求。为解决这一难题，在进行信息增益特征降维的基础上，我们提出了一种结合优化后的语义理解和机器学习的混合方法框架来处理中文文本的情感分类问题。通过多组对比实验验证了该算法在不同领域的高精度和稳定性。