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Comment effectuer la reconnaissance des émotions et l'analyse des sentiments en C++ ?
Vue d'ensemble :
La reconnaissance des émotions et l'analyse des sentiments sont l'une des applications importantes dans le domaine du traitement du langage naturel. Cela peut nous aider à comprendre la couleur émotionnelle d’un texte et joue un rôle important dans la surveillance de l’opinion publique, l’analyse des sentiments et d’autres scénarios. Cet article présentera comment implémenter les méthodes de base de reconnaissance des émotions et d'analyse des sentiments en C++ et fournira des exemples de code correspondants.
Ce qui suit est un exemple de code simple qui montre comment utiliser le modèle sac de mots pour l'extraction de fonctionnalités :
#include <iostream> #include <vector> #include <map> #include <string> using namespace std; // 构建词袋模型 map<string, int> buildBagOfWords(const vector<string>& document) { map<string, int> wordCount; for (const auto& word : document) { wordCount[word]++; } return wordCount; } int main() { // 原始文本 vector<string> document = {"I", "love", "this", "movie", "it", "is", "amazing"}; // 构建词袋模型 map<string, int> bagOfWords = buildBagOfWords(document); // 输出词袋模型 for (const auto& entry : bagOfWords) { cout << entry.first << ": " << entry.second << endl; } return 0; }
Voici un exemple de code simple qui montre comment utiliser l'algorithme Naive Bayes pour la classification des sentiments :
#include <iostream> #include <map> #include <vector> using namespace std; // 训练朴素贝叶斯模型 map<string, double> trainNaiveBayesModel(const vector<vector<string>>& trainingData, const vector<string>& labels) { map<string, double> model; // 统计每个词在正面和负面样本中出现的次数 int numPositiveWords = 0, numNegativeWords = 0; map<string, int> positiveWordCount, negativeWordCount; for (int i = 0; i < trainingData.size(); ++i) { const auto& document = trainingData[i]; const auto& label = labels[i]; for (const auto& word : document) { if (label == "positive") { positiveWordCount[word]++; numPositiveWords++; } else if (label == "negative") { negativeWordCount[word]++; numNegativeWords++; } } } // 计算每个词在正面和负面样本中的概率 for (const auto& entry : positiveWordCount) { const auto& word = entry.first; const auto& count = entry.second; model[word] = (count + 1) / double(numPositiveWords + positiveWordCount.size()); } for (const auto& entry : negativeWordCount) { const auto& word = entry.first; const auto& count = entry.second; model[word] = (count + 1) / double(numNegativeWords + negativeWordCount.size()); } return model; } // 利用朴素贝叶斯模型进行情感分类 string classifyDocument(const vector<string>& document, const map<string, double>& model) { double positiveProbability = 0, negativeProbability = 0; for (const auto& word : document) { if (model.count(word) > 0) { positiveProbability += log(model.at(word)); negativeProbability += log(1 - model.at(word)); } } if (positiveProbability > negativeProbability) { return "positive"; } else { return "negative"; } } int main() { // 训练数据和标签 vector<vector<string>> trainingData = {{"I", "love", "this", "movie"}, {"I", "hate", "this", "movie"}, {"It", "is", "amazing"}, {"It", "is", "terrible"}}; vector<string> labels = {"positive", "negative", "positive", "negative"}; // 训练朴素贝叶斯模型 map<string, double> model = trainNaiveBayesModel(trainingData, labels); // 对新的文本进行情感分类 vector<string> document = {"I", "love", "this", "movie"}; string sentiment = classifyDocument(document, model); cout << "Sentiment of the document: " << sentiment << endl; return 0; }
Résumé :
Cet article présente les méthodes de base pour implémenter la reconnaissance des émotions et l'analyse des sentiments en C++. Grâce à des étapes telles que le prétraitement, l'extraction de caractéristiques, la formation du modèle et la classification, nous pouvons juger et classer avec précision le sentiment du texte. Dans le même temps, nous fournissons également des exemples de code correspondants pour aider les lecteurs à mieux comprendre et mettre en pratique la technologie de reconnaissance et d'analyse des émotions. J'espère que cet article sera utile à tout le monde.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!