Métodos de análisis de sentimientos de texto (2) - Métodos tradicionales de análisis de sentimientos basados en el aprendizaje automático

Introducción de los métodos tradicionales de análisis de sentimientos basados en el aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un método de aprendizaje que entrena un modelo a partir de datos dados y predice los resultados del modelo.Este método se ha estudiado hasta ahora y ha logrado muchos resultados efectivos.

El método de análisis de sentimientos basado en el aprendizaje automático se refiere a la extracción de características a través de una gran cantidad de corpus etiquetado o no etiquetado, utilizando algoritmos estadísticos de aprendizaje automático, y finalmente generar resultados en el análisis de sentimientos.

Los métodos de clasificación de sentimientos basados en el aprendizaje automático se dividen en tres categorías principales:Métodos supervisados, semi-supervisados y no supervisados.

En los métodos supervisados, se pueden clasificar diferentes categorías de sentimientos dando un conjunto de muestras con polaridad emocional.Los métodos supervisados dependen más de muestras de datos y pasan más tiempo en el etiquetado manual y el procesamiento de muestras de datos.Los métodos supervisados comunes son KNN, Naive Bayes y SVM.

En los métodos semi-supervisados, los resultados de la clasificación de sentimientos de texto pueden mejorarse de manera efectiva mediante la extracción de características del texto no etiquetado, y este método puede resolver efectivamente el problema de los conjuntos de datos dispersos con el etiquetado.

En los métodos no supervisados, el texto no etiquetado se clasifica en función de la similitud entre los textos, y este método se usa menos en el análisis de sentimientos.

Ventajas y desventajas:

Los métodos tradicionales de clasificación de sentimientos basados en el aprendizaje automático se centran principalmente en la extracción de las características de los sentimientos y la combinación de clasificadores, y la combinación de diferentes clasificadores tiene un cierto impacto en los resultados del análisis de sentimientos.Estos métodos a menudo no pueden hacer uso completo de la información contextual del texto y tienen el problema de ignorar la semántica contextual al analizar el contenido del texto, por lo que su precisión de clasificación se ve afectada.