人工智能-机器学习-基于各种机器学习和深度学习的中文微博情感分析
基于各种机器学习和深度学习的中文微博情感分析
项目说明
训练集10000条语料, 测试集500条语料
使用朴素贝叶斯、SVM、XGBoost、LSTM和Bert, 等多种模型搭建并训练二分类模型
前3个模型都采用端到端的训练方法
LSTM先预训练得到Word2Vec词向量, 在训练神经网络
Bert使用的是哈工大的预训练模型, 用Bert的[CLS]位输出在一个下游网络上进行finetune。预训练模型
在现代信息社会，随着社交媒体的兴起，大量的用户生成内容需要被有效分析和理解。中文微博作为其中最具代表性的社交平台之一，其上的文本数据蕴含着丰富的情感信息。对这些数据进行情感分析，不仅能帮助企业理解公众情绪，还能辅助政府相关部门进行舆情监控。因此，本项目旨在开发一种基于机器学习和深度学习技术的情感分析工具，专注于中文微博文本的情感倾向判断。
项目的核心是构建一个二分类模型，以识别和分类微博文本所表达的情感是积极的还是消极的。为了实现这一目标，研究者们采用了多种先进的机器学习算法和深度学习模型。具体来说，包括了朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、梯度提升决策树（XGBoost）、长短期记忆网络（LSTM）以及基于变换器的预训练语言模型Bert。
在训练这些模型之前，研究团队收集和准备了10000条标注好的中文微博语料作为训练集，并准备了500条语料作为测试集。这些语料来自不同的微博话题和用户群体，保证了样本的多样性和代表性。
朴素贝叶斯是一种基于概率理论的简单分类方法，它假设特征之间相互独立，通过计算条件概率来预测最可能的分类。尽管它的假设在现实中往往不成立，但它在许多实际问题中显示出了良好的性能。
SVM是一种有监督的学习模型，主要思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。它通过最大化类之间的边界来提高分类的准确性，特别适合处理非线性问题。
XGBoost是一种高效的梯度提升决策树算法，它通过建立多个决策树并迭代地优化目标函数，从而提高预测的准确性和鲁棒性。XGBoost的优势在于其对稀疏数据的处理能力和高效的计算速度。
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够捕捉长距离依赖关系。在这个项目中，LSTM模型首先使用未标注的大量微博语料进行预训练，从而学习到丰富的语言特征和上下文信息。随后，研究者们使用这些预训练得到的Word2Vec词向量来训练一个特定的神经网络，以进行情感分类。
Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于变换器的预训练语言表示模型，能够通过上下文双向地学习到词、句乃至段落的深层次语义信息。在这个项目中，研究者们采用了哈工大预训练的Bert模型，并在其基础上通过finetune的方式进行微调，使得模型更好地适应中文微博情感分析的任务。
本项目的实施不仅有助于推动中文自然语言处理技术的发展，还能够为相关领域的研究者和从业者提供宝贵的参考和工具。通过深入分析微博平台上的海量文本数据，该情感分析工具能够揭示公众对特定事件或产品的情感倾向，为企业营销、公共关系、甚至是政策制定提供数据支持和决策依据。
由于中文的语义复杂性和表达多样性，对中文微博文本进行情感分析是一项挑战性工作。项目中所采用的多种机器学习和深度学习模型的组合策略，不仅提高了分析的准确性，也展现了不同模型在处理中文文本方面的优势和局限。通过对模型结果的综合评价，研究者们还可以进一步优化和改进情感分析算法，为未来的研究工作奠定基础。
此外，本项目也突显了预训练模型在自然语言处理中的重要性。通过对预训练模型的有效利用，即使是面对计算资源有限的场景，也能够实现高性能的情感分析。这表明预训练模型正在成为处理自然语言任务的重要工具，尤其在数据量和计算能力受限的情况下，其价值尤为显著。
本项目为中文微博情感分析提供了一套完整的解决方案，通过先进的机器学习和深度学习技术，能够高效准确地处理和分析社交媒体上的大量文本数据。该研究不仅具有重要的学术价值，还具有广泛的应用前景和实用价值。随着技术的不断进步和数据量的不断增长，这一领域无疑将吸引更多研究者和从业者的关注，未来的进步值得期待。
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 18 个子文件 1.85MB ） 人工智能-机器学习-基于各种机器学习和深度学习的中文微博情感分析","children":[{"title":"WeiboSentiment-master","children":[{"title":"utils.py <span style='color:#111;'> 2.31KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"5.bert.ipynb <span style='color:#111;'> 24.54KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"3.xgboost.ipynb <span style='color:#111;'> 8.67KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"data","children":[{"title":"weibo2018","children":[{"title":"topics","children":[{"title":"周杰伦.txt <span style='color:#111;'> 15.14KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"人工智能.txt <span style='color:#111;'> 29.35KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"毕业.txt <span style='color:#111;'> 23.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"好莱坞.txt <span style='color:#111;'> 23.94KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"同济大学.txt <span style='color:#111;'> 19.04KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"特朗普.txt <span style='color:#111;'> 27.00KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"test.txt <span style='color:#111;'> 113.78KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"train.txt <span style='color:#111;'> 2.25MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"stopwords.txt <span style='color:#111;'> 10.35KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"4.lstm.ipynb <span style='color:#111;'> 22.82KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"2.svm.ipynb <span style='color:#111;'> 7.38KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"model","children":[{"title":"lstm_5.model <span style='color:#111;'> 655.83KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"bert_dnn_8.model <span style='color:#111;'> 4.75KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"1.bayes.ipynb <span style='color:#111;'> 8.12KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"requirements.txt <span style='color:#111;'> 93B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
评论信息
其他资源
- STM32通过FSMC与FPGA通信
- msp430循迹小车
- vulkan学习指南源码:LearningVulkan_Code
- 需求工程--软件建模与分析 期末复习题
- WPF物资库存Demo源码及数据库
- proteus8.7汉化补丁
- AI赋能全局化智慧港口-2019.5-44页.pdf
- Xilium CefGlue 浏览器弹出新窗口，改为新标签选项卡中打开的问题
- C#写性能服务器
- Proxifier MAC下全局代理工具
- Creo 5.0从入门到精通第2版课件第9章 组与修改零件.ppt
- 小波融合代matlab源代码
- wosa的xfs_conf.dll,xfs_supp.dll,msxfs.dll
- Redis从入门到精通（深入剖析）【55集完整资料】08-redis-关闭redis服务.avi
- 技术讲座：汇总的java生态圈常用技术框架，开源中间件，系统架构，数据库，大公司架构案例，常用三方类库，项目管理，线上问题排查，个人成长，思考等知识-源码
- ACCESS大学考试题库大学生期末考试.pdf
- BP 算法用于实现分类
- 学生管理系统 根据数据结构的链表知识
- 全变差TV去噪(split bregman) opencv
- 用LinkLabel控件链接到另一个窗体.doc
- 线性代数答案完整版免费使用
- Android Studio代码高亮插件
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明