本研究采用Word2Vec模型进行文本处理，针对正面、负面及中立三种情感类型，构建分类模型以实现高效准确的情感分析。
在信息技术领域，情感分析是一种重要的自然语言处理任务，其目标是确定文本中的主观内容，包括情感极性、情绪状态或意见倾向。本项目关注的是基于word2vec的三分类情感分析方法，即通过积极、消极和中立三个类别来划分文本。
Word2Vec是由Google开发的一种流行工具，用于生成词向量（word embeddings）。它利用连续词袋模型(CBOW) 或Skip-gram模型等神经网络结构将词汇转换为低维稠密向量。这些向量能够捕捉词汇间的语义关系，使得相似的单词在向量空间中彼此靠近而无关的单词则相距较远。
情感分析通常分为三类：正面、负面和中性。基于word2vec的方法可以使用支持向量机(SVM)或其他机器学习算法来构建分类器。SVM是一种监督式学习方法，特别适用于样本较少的情况，它通过构造最大边距超平面来区分不同类别数据点。
在这个项目中，“SVC.pkl”文件用于存储训练好的支持向量机模型。“word2vec+svm_套用新版数据.csv”可能包含经过预处理的文本和对应的标签，以供训练及测试使用。这些数据集已经过清洗步骤如去除停用词、标点符号，并转化为word2vec表示形式。“test.model”可能是已训练好的Word2Vec模型，用于将新文本转换为向量形式。“word2vec+svm_套用新版数据.py”是Python脚本，可能包含预处理代码、模型训练及评估过程。“word2vec_txt.txt”则可能是原始的文本数据集。
实际应用中，该情感分析系统可以帮助企业监控客户反馈和社交媒体讨论等信息，以便快速应对消费者情绪并改进产品或服务。此外，它也可以用于舆情分析来了解公众对特定事件的看法。
实现这一目标需要进行如下步骤：首先对文本数据进行预处理（如分词、去除停用词及标点符号），然后使用Word2Vec模型将每个单词转换为其向量表示形式；接下来，这些向量合并成文档级别的特征输入。接着利用支持向量机训练生成分类器，并在验证集或测试集中评估其性能指标，例如准确率、召回率和F1分数等。
通过调整参数（如Word2Vec的窗口大小、负采样数量及SVM的C值和核函数类型）可以优化模型表现。此外还可以尝试其他特征提取方法，比如TF-IDF或者更先进的预训练模型BERT以提高情感分析准确性。
5星
