快速的文本倾向性分类方法_英文_

资 源 简 介

快速的文本倾向性分类方法_英文_

详 情 说 明

文本倾向性分类（Sentiment Analysis）是自然语言处理中的重要任务，旨在快速判断文本的情感极性（积极/消极/中性）。针对英文场景的高效分类方法通常采用以下技术路线：

特征工程优化 使用轻量级词袋模型（Bag-of-Words）结合TF-IDF加权，或直接采用预训练的单词嵌入（如GloVe）作为输入特征。通过停用词过滤和词形还原（Lemmatization）提升特征质量。

高效模型选择 线性模型：逻辑回归（Logistic Regression）配合L2正则化 概率模型：朴素贝叶斯（Naive Bayes）基于词频统计 神经网络：浅层CNN或双向LSTM的轻量化变体

迁移学习加速 利用预训练语言模型（如BERT的蒸馏版本DistilBERT）进行微调，在保持精度的同时显著减少计算耗时。通过模型剪枝和量化进一步压缩推理时间。

关键加速策略包括：采用哈希技巧（Hashing Trick）降低维度、使用稀疏矩阵存储、以及基于近似最近邻（ANN）的快速匹配技术。工业级系统通常会采用层次化分类架构，先进行粗粒度筛选再精细分类。