Dalam era maklumat hari ini, sejumlah besar data teks dijana dan terkumpul dalam kehidupan seharian kita. Data ini kaya dengan media sosial, laporan berita, ulasan maklumat dan banyak lagi. Menjalankan analisis sentimen pada data teks ini untuk mendapatkan penilaian emosi pengguna terhadap maklumat tertentu boleh membantu kami memahami dengan lebih baik keperluan pengguna, melaraskan strategi pemasaran, meningkatkan kepuasan pelanggan, dsb. Dalam artikel ini, kami akan menumpukan pada teknologi melaksanakan analisis sentimen dalam persekitaran C++.
- Idea asas analisis sentimen
Analisis sentimen ialah kaedah yang menggunakan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi untuk mengelas, melombong dan menganalisis teks. Dengan mengumpul sejumlah besar maklumat teks dan mengenal pasti serta menganalisis polariti emosi (seperti positif, negatif, neutral) yang terkandung di dalamnya, klasifikasi teks, inferens emosi, statistik emosi dan operasi lain boleh dilakukan.
Idea asas analisis sentimen dibahagikan kepada langkah-langkah berikut:
1) Pembahagian perkataan: bahagikan teks kepada perkataan tunggal
2) Keluarkan kata henti: buang perkataan biasa yang tidak berguna untuk analisis sentimen;
3) Pilih ciri Perkataan: Pilih kata kunci yang berkaitan berdasarkan jenis emosi yang akan dianalisis
4) Kira kekerapan perkataan: Dengan mengira kekerapan kata kunci dalam teks, analisis kekutuban emosi yang terkandung di dalamnya
5) Kira skor: Pelbagai algoritma digunakan untuk memperoleh skor sentimen teks berdasarkan kekerapan perkataan.
Algoritma untuk analisis sentimen-
Algoritma KNN, algoritma Naive Bayes dan algoritma SVM ialah algoritma yang biasa digunakan untuk analisis sentimen. Antaranya, algoritma Naive Bayes lebih sesuai untuk klasifikasi emosi teks pendek, manakala algoritma SVM mempunyai keputusan yang baik dalam klasifikasi emosi teks berskala besar. Di bawah ini kami akan memperkenalkan prinsip pelaksanaan dan ciri-ciri ketiga-tiga algoritma ini masing-masing.
2.1 Algoritma KNN
Algoritma KNN ialah algoritma pengelasan berdasarkan algoritma jiran terdekat. Idea terasnya ialah: untuk setiap sampel ujian, cari sampel latihan K yang paling hampir dengannya, dan antara K jiran terdekat ini, pilih kategori yang paling banyak muncul sebagai kategori sampel ujian.
Kelebihan algoritma KNN ialah ia mudah dan mudah digunakan, tetapi prestasi algoritma akan dihadkan oleh saiz dan dimensi data.
2.2 Algoritma Naive Bayes
Algoritma Naive Bayes ialah algoritma pengelasan berdasarkan teori kebarangkalian. Idea teras adalah untuk mengira kebarangkalian setiap perkataan dalam teks di bawah kategori berbeza berdasarkan statistik kekerapan perkataan, dan akhirnya mengira kategori kepunyaan teks berdasarkan formula Bayesian.
Kelebihan algoritma Naive Bayes ialah kecekapan tinggi dan ketepatan yang tinggi, tetapi algoritma juga mempunyai beberapa kelemahan: kerana algoritma adalah berdasarkan andaian bahawa ciri adalah bebas antara satu sama lain, ralat pengelasan akan berlaku dalam beberapa kes.
2.3 Algoritma SVM
Algoritma SVM ialah algoritma klasifikasi binari biasa dan digunakan secara meluas dalam bidang analisis sentimen. Idea teras adalah untuk menukar teks dalam set data ke dalam vektor dan mengasingkan kategori berbeza dengan sempurna melalui hyperplanes.
Algoritma SVM sesuai untuk masalah pengelasan sampel besar, dan secara automatik boleh menghapuskan kesan titik sampel bukan kunci pada pengelasan, dengan ketepatan dan generalisasi yang tinggi.
Pelaksanaan analisis sentimen dalam C++-
Dalam C++, anda boleh menggunakan perpustakaan pihak ketiga atau menulis program anda sendiri untuk melaksanakan fungsi analisis sentimen. Di sini kami memperkenalkan perpustakaan sumber terbuka yang digunakan secara meluas libsvm.
3.1 Pengenalan asas kepada libsvm
libsvm ialah perpustakaan mesin vektor sokongan yang dibangunkan oleh Profesor Lin Zhiren dari National Taiwan University. Ia adalah alat yang sangat cekap untuk melaksanakan algoritma SVM, termasuk pelaksanaan dalam C++, Java, Python dan bahasa pengaturcaraan lain, dan menyokong pelbagai fungsi kernel.
3.2 Langkah menggunakan libsvm untuk analisis sentimen
Apabila menggunakan libsvm untuk analisis sentimen, anda perlu mengikuti langkah berikut:
1) Prapemprosesan data: baca teks latihan, dan lakukan statistik kekerapan perkataan dan pengekstrakan ciri untuk mendapatkan latihan set data.
2) Pengelas latihan: Berdasarkan set data latihan, gunakan algoritma SVM untuk melatih pengelas.
3) Pengkelasan teks ujian: Baca teks ujian, lakukan statistik kekerapan perkataan dan pengekstrakan ciri, gunakan pengelas terlatih untuk mengelas dan menjana keputusan pengelasan.
4) Nilaikan keputusan pengelasan: Nilaikan ketepatan keputusan pengelasan berdasarkan ralat daripada kekutuban sentimen sebenar.
Kesimpulan-
Analisis sentimen ialah teknologi pengelasan maklumat teks yang penting dan mempunyai nilai aplikasi yang luas dalam pemprosesan dan penggunaan data maklumat. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang penting, C++ mempunyai kelebihan teknikal yang unik dalam pelaksanaan analisis sentimen, yang boleh membantu kami memproses data teks berskala besar dengan lebih baik dan meningkatkan ketepatan dan kecekapan pengelasan.
Atas ialah kandungan terperinci Teknologi analisis sentimen dalam C++. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
