用各种机器学习对中文微博进行情感分析【毕业设计源码】.zip

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用各种机器学习对中文微博进行情感分析【毕业设计源码】.zip

用各种机器学习对中文微博进行情感分析【毕业设计源码】项目介绍1、用FastText在语料库上训练并生成词向量, 该任务语料库较小, 用fastText可以增加n-gram特征, 比传统word2vec要好2、训练集10000条语料, 测试集500条语料3、分别用SVM, Bayes, DNN, LSTM, Attention+BiLSTM, XGBoost等多种模型搭建并训练正负情感二分类器SVM其实不太适合做NLP, 只是当年我还很菜所以选了SVMBayes速度快, 效果好。可能是因为该任务语料规模较小,在大规模语料任务上性能会下降,而且磁带模型丢失了语序信息,可拓展性不强DNN效果不好, 不过现在也很少有直接用DNN做NLP的, 所以这里仅作为从机器学习到深度学习的过渡模型了LSTM用到了上游训练的FastText词向量, 并且考虑了语序信息, 效果有明显提升Attention+BiLSTM效果很好, 但相比纯LSTM提升没那么明显，主要是因为该任务相对简单且语料少。迁移至更复杂任务后注意力的强大会越来越明显


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