基于多种机器学习算法的中文微博情感分析【毕业设计源码】.zip

简介：
本项目为毕业设计作品，提供了一种利用多种机器学习算法进行中文微博文本的情感分析方法。代码和数据集包含在内，便于研究与实践。 项目介绍：使用多种机器学习方法对中文微博进行情感分析。 1. 通过FastText在较小的语料库上训练并生成词向量。这种方法增加了n-gram特征，相较于传统的word2vec模型效果更佳。 2. 数据集包括了10,000条用于训练的数据和500条用于测试的数据。 3. 使用SVM、Bayes、DNN、LSTM、Attention+BiLSTM及XGBoost等多种算法搭建并训练正负情感二分类器。尽管SVM在自然语言处理任务中表现一般，但在当时我技术不够成熟的情况下选择了它；而Bayes模型速度快且效果好，在小规模语料上表现出色，但大规模数据集下可能性能会有所下降，并且丢失了句子的顺序信息，拓展性不强。 DNN的效果并不理想。然而现在直接用DNN做自然语言处理任务的情况很少见，因此这里仅作为从传统机器学习过渡到深度学习的一个例子。 LSTM使用了FastText词向量并考虑到了语序信息，在效果上有了明显的提升；Attention+BiLSTM模型表现优秀，但相比纯LSTM的改进并不显著。这主要是因为该任务相对简单且训练数据较少，但在更复杂的任务中注意力机制的作用会更加突出。 XGBoost在机器学习领域表现出色，在这个项目中的应用也证明了其强大的能力。