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机器学习AI算法工程 公众号：datayx
1、预处理
（1）、特征提取
- 对应文件：feature_extraction.py
最后结果：
（2）、结果评价
- 对应文件：tools.py
结果展示
2、基于情感词典的情感极性分析
—— sentiment analysis based on sentiment dict
- 对应文件：classifier.py DictClassifier
使用1：analyse_sentence
analyse_sentence(sentence, runout_filepath=None, print_show=False)
对单个句子进行情感极性分析
- sentence，待分析的句子
- 若runout_filepath指定，则将分析结果写入该文件；
- 若print_show为True，则在控制台输出分析结果。
运行实例：
输出实例：
几种情感分析方法比较
基于词典
- 准确率：准确率较高（80%以上），随着人工工作量的增加，准确率增加
- 优点：易于理解
- 缺点：人工工作量大
基于k_NN
- 准确率：很低（60% - 70%）
- 优点：思想简单、算法简单
- 缺点：准确率低；耗内存；耗时间
基于Bayes
- 准确率：还可以（70% - 80%）
- 优点：简单，高效，运算速度快，扩展性好
- 缺点：准确率不高，达不到实用
基于最大熵
- 准确率：比较高（83%以上）
- 优点：准确率高
- 缺点：训练时间久
基于SVM
- 准确率：最高（85%以上）
- 优点：准确率高
- 缺点：训练耗时
代码 获取：
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