关于中文文本的主题与情感分类的机器学习研究

简介：
本研究聚焦于利用机器学习技术对中文文本进行主题和情感分类，探索有效算法以提高分类准确度，推动自然语言处理领域的发展。 随着计算机技术、网络技术和数据库技术的快速发展与广泛应用，互联网上的信息量呈爆炸式增长，并且大部分信息以文本形式存在。如何从海量数据中高效地获取所需的信息成为了信息处理领域亟待解决的问题之一。因此，作为管理和组织大量文本的关键技术——自动文本分类应运而生并迅速发展起来。 基于主题的文本分类是指根据内容将文档归类到预先设定好的类别中的过程。由于机器学习方法具备灵活性且能够实现较好的分类效果，在这一过程中被广泛采用。该方法通常包括预处理、特征选择、加权以及训练和执行分类器等环节，其中特征加权对提高分类准确性至关重要。 研究表明传统的方法如互信息在特征加权方面表现尤为突出。为了进一步提升其性能，研究者引入了词频统计、文档频率及类别相关度等因素，并提出了一种改进的互信息特征加权策略。实验结果表明这种方法相较于传统的TF-IDF方法，在文本分类任务中的效果更佳。 情感分析作为文本分类的一个重要分支，已逐渐成为信息检索和自然语言处理领域的研究热点之一。机器学习同样适用于这一领域的问题解决，但其应用效果还需进一步探索与优化。