基于支持向量机的文本分类与情感分析MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现支持向量机(SVM)算法，对文本进行自动分类和情感分析。系统包含数据预处理、特征提取、模型训练和预测功能，可识别情感倾向和特定用语类别，适用于文本挖掘和情感分析应用场景。

详 情 说 明

基于支持向量机的用语分类与情感分析系统

项目介绍

本项目是一个基于支持向量机（SVM）算法的文本分类与情感分析系统。系统能够对输入的文本数据进行自动化处理，实现用语分类和情感倾向分析。该系统集成了完整的自然语言处理流程，包括数据预处理、特征提取、模型训练和预测分析，适用于处理用户评论、社交媒体发言、问卷调查回复等多种短文本数据。

功能特性

• 文本预处理：自动完成分词、停用词过滤、文本标准化等预处理操作
• 灵活的特征提取：支持词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF两种特征向量化方法
• 多核SVM支持：提供线性核和RBF核两种SVM分类器可选
• 完整的机器学习流程：支持从数据加载、模型训练到预测评估的全流程处理
• 丰富的输出结果：提供分类标签、置信度评分及多种可视化分析报告
• 多格式输入支持：兼容文本文件（.txt）和Excel表格（.xlsx）格式的数据输入

使用方法

数据准备

准备输入数据文件，支持两种格式：

• 文本文件（.txt）：每行一个文本样本
• Excel文件（.xlsx）：包含文本数据列，可选择性包含标签列

运行系统

执行主程序文件启动分析流程，系统将自动完成：

1. 数据读取与解析
2. 文本预处理与特征提取
3. 模型训练（如提供标签）或加载已有模型
4. 分类预测与结果输出

结果获取

系统生成以下输出内容：

• 分类预测结果文件
• 各预测结果的置信度评分
• 分类分布可视化图表
• 模型性能评估报告（如提供真实标签）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 文本分析工具箱
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件承担着系统的核心调度功能，实现了整个文本分类与情感分析流程的集中控制。其主要能力包括：协调数据读取模块完成输入文本的加载与解析；调用预处理单元执行分词、清洗和标准化操作；管理特征提取过程，生成适合机器学习模型处理的数值特征；组织分类模型的训练或调用流程；执行批量预测任务并生成分类结果；统筹可视化模块创建分析报告图表；以及处理整个过程中的异常情况和错误反馈。