基于机器学习的文本情感多分类的学习与研究

摘要：

文本分类与情感分类是自然语言处理中基础的领域,为帮助初学者对文本情感多分类的项目学习,在机器学习的基础上,分析了线性逻辑回归算法、朴素贝叶斯模型在文本情感分类项目中的应用,并针对数据处理、模型构建、模型训练、模型测试过程中初学者难以解决和易出错的部分进行分析与实现.结合kaggle上的比赛数据实例,实现了完整的文本情感多分类项目并做出详细分析,项目评测结果较为可观,证实可以帮助初学者更易上手文本情感多分类和机器学习.同时提出了基于传统二分类问题的多分类问题解决方法.

关键词：机器学习、文本分类、情感分类、自然语言处理、多分类

所属期刊栏目：16

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：181-182,186