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一项重要任务，其核心目标是将文本划分为预定义的情感或态度类别。基于类别空间模型的方法为这一任务提供了有效的解决方案框架。

该方法首先需要构建一个类别空间，其中每个维度对应特定的语义特征或情感指标。通过特征提取技术，原始文本被映射到这个高维空间中的向量表示。常见的特征包括词频、词性组合、情感词典匹配等。

在模型训练阶段，算法会学习不同类别在特征空间中的分布模式。当处理新文本时，系统会计算其向量表示与各类别中心的距离或相似度，最终选择匹配度最高的类别作为分类结果。这种方法的关键优势在于能够捕捉文本中隐含的语义特征，而不仅仅是表面词汇的统计信息。

为了提高分类准确率，通常会引入权重调整机制，突出对分类贡献更大的特征维度。同时，通过降维技术处理高维特征空间，可以有效提升模型的泛化能力和计算效率。