基于类别空间模型的文本倾向性分类方法

资 源 简 介

基于类别空间模型的文本倾向性分类方法

详 情 说 明

文本倾向性分类是自然语言处理中的重要任务，旨在判断文本表达的情感倾向（如正面/负面）。基于类别空间模型的方法将文本映射到高维语义空间，通过特征提取和模式匹配实现分类。

核心思路分为三个阶段： 特征工程阶段 采用词袋模型或TF-IDF构建文本向量时，会加入情感词典权重。相比传统方法，在空间模型中会保留词序信息和上下文关联特征，例如通过n-gram或词嵌入增强语义表达。

空间映射阶段 通过潜在语义分析（LSA）或主题模型（如LDA）将文本投影到低维类别空间。该空间的每个维度对应特定情感类别，投影后的向量能凸显文本的倾向性特征。

分类决策阶段 在降维后的空间中使用SVM或神经网络等分类器。由于特征维度已按情感相关性优化，模型能更准确捕捉如"性价比高但服务差"等复杂语义组合中的对立倾向。

该方法优势在于通过语义空间变换解决了传统文本分类中特征稀疏和语义鸿沟问题。实际应用中需注意领域适配问题，例如电商评论和社交媒体文本需要构建不同的类别空间基向量。