本项目使用MATLAB进行文本情感分析，涵盖数据预处理、特征提取及分类器训练等步骤，旨在评估与改善算法在识别正面和负面情绪方面的准确性。
情感识别项目的描述：该项目旨在使用Matlab实现情感识别功能，即根据输入的文本或音频数据自动判断其中的情感类别。通过该项目可以实现以下目标：
1. 数据准备：收集并标记训练数据集，包括带有情感标签的文字或声音样本，并确保这些数据具有多样性和平衡性以提高模型的表现和泛化能力。
2. 数据预处理：利用Matlab提供的文本与音频工具箱对原始资料进行必要的加工。针对文字内容的情感分析可能涉及分词、去除停用词以及词干提取等步骤；而语音情感识别则需要执行噪声消除、降噪处理及语音片段划分等工作流程。
3. 特征提取：从预处理后的数据中抽取出有价值的信息作为模型的输入特征，对于文本可以采用诸如单词频率统计（TF-IDF）、词袋表示法以及词汇向量等方式；而对于音频信号则可利用梅尔频谱倒谱系数(MFCC)等技术来构建有用的特征集。
4. 模型选择与训练：根据所提取出的特征类型及数据规模，选取适合的情感分析模型。常见选项包括支持向量机(SVM)、决策树以及深度神经网络等等，并通过调整其超参数以优化性能表现。
5. 模型评估：利用独立于先前使用的测试集来验证经过训练后情感识别算法的有效性。
5星
