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

情感分类是自然语言处理中的一项重要任务，旨在分析文本中表达的情感倾向。针对中文文本的情感分类，监督学习方法因其效果可靠而被广泛采用。本文将比较几种主流的监督学习技术在中英文情感分类任务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)在中文情感分类中具有较好的基础性能。这些算法依赖于人工设计的文本特征，如词频、n-gram和情感词典等。其中SVM凭借其强大的分类能力在小规模中文数据集上表现出色。

深度学习方法如卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)能够自动学习文本特征。这些方法在处理中文时需要考虑分词质量的影响，但可以捕捉更复杂的语义信息。特别是基于注意力机制的模型，能够更好地处理中文中的重点情感词。

预训练语言模型如BERT的中文变体在情感分类任务中展现出显著优势。这些模型通过大规模中文语料预训练，能够深入理解中文语言的细微差别。不过这类模型对计算资源要求较高，在实际应用中需要权衡性能和成本。