網站建設定制通過Python機器學習進行網頁文本的情感分析
- 編輯：admin -Python的機器學習有樸素貝葉斯、邏輯回歸和支持向量機幾種分類器模型, 用于網頁文本的情感挖掘的模型訓練。
通過Python機器學習進行網頁文本的情感分析。Python的機器學習有樸素貝葉斯、邏輯回歸和支持向量機幾種分類器模型, 用于網頁文本的情感挖掘的模型訓練。
在網頁文本分詞后的詞組被表示成基于tf-idf的空間向量形式, 樸素貝葉斯分類器根據這些向量計算得出每個主觀文本屬于情感詞典中情感類別的概率, 最大概率即是文本所屬的主觀情感類別。
基于樸素貝葉斯分類模型的機器學習情感識別算法是將含有訓練文本集合和驗證集合兩部分的輸入語句集經過文本預處理、文本表示和文本主觀性分類模型特征選擇后得到輸入語句。用特征表示后, 經過樸素貝葉斯分類模型的分類算法得到主觀性文本的情感分類結果, 最后得到文本客觀句集和文本主觀句集, 從而識別出網頁文本的情感。