基于词向量的中文文本情感分类技术研究

基于词向量的中文文本情感分类技术研究
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理技术也得到了长
足的进展。

其中，文本情感分析是自然语言处理的一个重要应用
领域。

基于词向量的中文文本情感分类技术的研究也成为了自然
语言处理领域的一个热门方向。

词向量是近年来自然语言处理技术中的一项重大创新。

具有词
向量表征的文本可以被自然语言处理算法所处理，并被用来执行
各种任务，例如预测情感分类。

词向量可以将许多自然语言处理
任务定义为数学运算，这种运算是词向量的一个强大特性。

基于词向量的中文文本情感分类技术主要涉及如下三个方面：
词向量模型的构建、情感极性词的挖掘以及情感分类模型的训练。

词向量模型的构建
词向量模型的构建意味着将字词映射到一个低维向量空间中，
使得这些映射的向量在语义空间中距离相似的词具有相似的向量
表示。

常见的词向量构建模型是Word2Vec和GloVe模型。

在Word2Vec模型中，有两个不同的训练算法：连续词袋（CBOW）和Skip-gram。

在CBOW模型中，给定上下文单词，
模型的目的是预测中间单词。

在Skip-gram模型中，给定中间单词，模型的目的是预测上下文单词。

GloVe模型是一种基于全局向量的词向量模型。

它的基本思想
是通过最小化全局词-词共现矩阵与词向量之间的加权平方误差，
来学习全局向量表征。

情感极性词的挖掘
情感极性词是指具有情感色彩的词语，例如“高兴”、“悲伤”等。

情感极性词的挖掘是情感分析的重要一环。

挖掘情感极性词可以
借助知网、哈工大情感词汇本体库等情感词库，也可以通过机器
学习技术自动挖掘。

情感分析模型的训练
在构建了词向量模型和挖掘了情感极性词后，可以使用这些向
量来训练情感分析模型。

目前，常用的情感分类模型有朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归和深度神经网络等。

其中，深度神经
网络模型在情感分析中表现优异。

在深度神经网络模型中，一般采用卷积神经网络或循环神经网
络等结构。

通过将词向量序列输入到卷积神经网络或循环神经网
络中，模型可以自动提取输入序列的高维抽象特征，并映射到情
感类别上。

而且，深度神经网络模型可以处理长文本序列并且具
有良好的鲁棒性，可以在大规模语料库上进行训练。

总结
基于词向量的中文文本情感分类技术是当今自然语言处理技术中的热点方向。

词向量模型构建、情感极性词的挖掘以及情感分类模型的训练是这项技术的主要任务。

利用这项技术可以对文本情感进行有效的分析和分类，具有广泛的应用前景。