基于监督学习的中文情感分类技术比较研究

资 源 简 介

基于监督学习的中文情感分类技术比较研究

详 情 说 明

中文情感分类作为自然语言处理的重要应用领域，近年来受到广泛关注。监督学习方法因其较强的分类性能，成为处理情感分类任务的主流技术路线。本文将对比分析几种典型的监督学习技术在中文情感分类中的表现差异和应用特点。

传统机器学习方法如朴素贝叶斯和支持向量机(SVM)在早期研究中表现突出。朴素贝叶斯算法实现简单，训练速度快，特别适合处理高维稀疏的文本特征，但对特征独立性假设过于理想化。SVM通过核函数能有效处理非线性分类问题，在中小规模数据集上往往能取得较好效果，但特征工程的质量直接影响其性能表现。

深度学习方法如卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)近年来展现出强大优势。CNN能自动提取文本的局部特征，对情感关键词的识别较为敏感；LSTM则擅长建模文本序列的长期依赖关系，能更好地理解上下文语境中的情感倾向。Transformer架构的预训练语言模型如BERT通过自注意力机制，进一步提升了模型对中文语义的理解能力。

不同技术在实际应用中各有适用场景：传统方法适合资源受限或需要快速部署的场景；深度学习方法在数据充足时能获得更优性能，但需要更强的计算支持。未来发展方向可能集中在模型轻量化、领域自适应以及结合知识图谱等跨模态方法上。