sentiment analysis

资 源 简 介

sentiment analysis

详 情 说 明

情感分析（Sentiment Analysis）是指通过计算手段识别和提取文本中的主观情绪信息，属于自然语言处理的核心应用之一。本文重点讨论基于增强型朴素贝叶斯（Naive Bayes）的分类方法，相比传统实现有显著效果提升。

传统朴素贝叶斯假设特征独立，虽然计算高效但难以捕捉文本中的上下文关联。改进方向通常包含以下策略：

首先，引入词向量技术（如Word2Vec或GloVe）替代词频统计，将离散词语映射到连续向量空间，保留语义关联。其次，采用二元或三元语法（n-gram）扩展特征维度，解决"not good"等否定短语的误判问题。最后，通过拉普拉斯平滑处理低频词干扰，并集成卡方检验进行特征选择，移除对分类贡献低的噪声词汇。

增强后的模型在电商评论、社交媒体等短文本场景中表现优异，尤其在处理反讽和隐晦表达时，F1值可比基础版本提高15%-20%。实际部署时需注意领域适配问题——不同行业的情绪表达词典（如医疗vs.娱乐）需针对性优化。