一种基于LDA主题模型的评论文本情感分类方法
基于LDA模型的文本分类研究
基于LDA模型的文本分类研究引言：随着社交媒体和互联网的普及，人们每天都要处理大量的文字信息，如新闻、博客、评论等。
为了更好地组织和理解这些文本数据，文本分类成为一个非常重要的问题。
LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型作为一种基于主题的文本建模方法，已经在文本分类中广泛应用。
本文将探讨基于LDA模型的文本分类研究。
一、LDA模型的原理LDA模型是一种概率图模型，用于发现一组文档中的主题。
它假设每个文档由多个主题组成，每个主题由一组单词组成。
简单来说，LDA模型试图解决两个问题：（1）每个文档属于哪些主题（2）每个主题包含哪些单词。
通过求解这两个问题，可以对文本进行主题建模和分类。
二、LDA模型在文本分类中的应用1.特征提取传统的文本分类方法通常使用词袋模型作为特征表示，但这种方法会忽略单词之间的潜在关系。
而LDA模型可以通过提取主题来反映这种关系，将文本转化为主题的混合表示。
这种表示可以更好地进行文本分类。
2.主题建模LDA模型可以将文本数据分解为主题和单词的分布。
通过对主题模型的学习和推断，可以获得文档中主题的分布。
这些分布信息可以在文本分类中作为重要特征，帮助分类算法更好地理解文本。
3.文本分类三、LDA模型的改进与扩展1.主题感知的LDA模型传统的LDA模型假设文档的主题分布是固定的，但实际上，主题分布通常会随着文档内容的变化而变化。
主题感知的LDA模型考虑了这种变化，并在建模过程中引入了主题的相关性，提高了文本分类的性能。
2.基于LDA的特征选择方法在LDA模型中，每个主题由一组单词表示，但其中很多单词可能并不具有分类信息。
为了减少特征维度并提高分类性能，研究人员提出了基于LDA的特征选择方法。
这些方法通过计算每个单词对主题的贡献来选择具有较高分类信息的特征。
3.多层次LDA模型多层次LDA模型对传统的LDA模型进行了扩展，将主题建模从文档级别扩展到句子和词级别。
基于LDA主题模型的文本分析与应用研究
基于LDA主题模型的文本分析与应用研究近年来，随着信息技术的迅猛发展，海量的文本数据在互联网上不断涌现，为人们提供了大量的信息资源。
然而，如何高效地从这些数据中提取有用的信息，成为了信息处理领域的一项重要任务。
基于LDA主题模型的文本分析和应用研究，则是当前最为热门的研究方向之一。
一、 LDA主题模型简介LDA主题模型是目前最流行的一种文本分析方法，它可以用于对大规模文本数据进行主题分析和情感分析。
LDA主题模型最早由美国普林斯顿大学的Andrew Ng等人提出。
简而言之，LDA主题模型的基本思想是将文本数据看作是由若干个主题构成的，然后对主题进行抽样分析，以期发现文本数据的本质特征和内在规律。
二、 LDA主题模型的基本原理LDA主题模型的核心思想是“主题可生成词语，词语可推断主题”。
也就是说，我们可以通过对主题的分析，来猜测词语的含义。
LDA主题模型假设每个主题都是由若干个单词构成的，每个单词又被赋予了一个权重，表示该单词在该主题中的重要程度。
具体地说，LDA主题模型是一种概率模型，它把文档的任意一行看作是一些主题的集合，然后将其转化成了文档中每个单词取值特定主题的概率。
最终，我们可以通过对主题的分析，来猜测文档的主题分布以及单词的意义。
三、 LDA主题模型的应用领域LDA主题模型的应用领域非常广泛，包括自然语言处理、信息检索、社会网络分析、舆情监测等等。
以下是一些典型的应用领域：1、情感分析：LDA主题模型可以将文本数据分为不同的情感类别，如正面、中立、负面等。
2、文档聚类：利用LDA主题模型，可以将文档数据分为不同的类别，以避免重复呈现的问题。
3、主题建模：通过LDA主题模型，可以将文本数据按照主题进行分析，加深对文本内涵的理解。
4、社会网络分析：利用LDA主题模型，可以对社会网络中的不同用户进行个性化推荐和推荐广告。
5、广告推荐：LDA主题模型可以对消费者的兴趣和偏好进行推荐，从而提高广告效果和用户体验。
基于LDA主题模型的情感分析研究
基于LDA主题模型的情感分析研究I. 前言情感分析是近年来自然语言处理领域备受关注的热门话题。
它是一种通过对文本进行分析和计算，来判断该文本所表达的情感是积极还是消极的技术。
情感分析的应用非常广泛，在社交媒体、电商平台、金融、医疗等领域都有很大的应用前景。
LDA主题模型是一种用于文本建模的无监督机器学习算法。
它可以从文本中识别出隐藏的主题，并根据主题生成概率性的推理结果。
在情感分析中，LDA主题模型可以帮助我们从文本中识别出情感相关的主题，从而分析文本的情感倾向。
本文将深入探讨基于LDA主题模型的情感分析研究，从算法原理、模型构建、实验设计及结果分析等方面进行论述。
II. 算法原理LDA主题模型是一种基于贝叶斯推断的无监督机器学习算法，它将文本看作是由多个主题和单词组成的混合物，通过训练模型来发现这些主题以及主题与单词之间的关联。
LDA主题模型的基本假设是：每篇文档都是由若干个主题以一定的概率组合而成，每个主题都以一定的概率生成其中的单词。
LDA主题模型有以下几个基本步骤：1. 随机选择一些主题及其对应的单词概率分布；2. 对于每篇文档中的每个单词，随机选择一个主题，生成对应的单词；3. 一篇文档中的单词生成完毕后，更新主题的单词概率分布，使得每个主题更贴合当前的文档；4. 重复进行第2和第3步，直到模型收敛。
LDA主题模型的核心思想是通过训练模型来发现文本中的主题并计算主题与单词之间的关联，从而推断文本的主题走向。
在情感分析中，我们可以将情感相关的单词看作是一种主题，通过LDA主题模型来识别这些主题并计算它们与整体文本的关联强度，从而推断文本的情感倾向。
III. 模型构建在情感分析中，我们需要构建一个LDA主题模型，并选取合适的特征词来识别情感相关的主题。
具体构建步骤如下：1. 数据预处理：将文本数据进行清洗、分词、去重等预处理步骤，得到处理好的数据集；2. 特征选择：从处理好的数据中选取出情感相关的特征词，作为LDA主题模型的主题；3. 搭建LDA主题模型：使用已有的LDA主题模型算法构建情感主题模型，并训练模型；4. 情感分析：通过已有的情感主题模型，对新的文本进行情感分析。
基于LDA的主题模型分析算法研究
基于LDA的主题模型分析算法研究随着互联网技术的发展，数据量呈现爆炸式增长。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，一直是学术界和工业界关注的热点问题。
在这个背景下，主题模型成为了重要的研究方向之一。
本文将会介绍一种基于LDA的主题模型分析算法。
一、主题模型简介主题模型是一种用于分析大规模文本的统计模型。
它的主要思想是将每篇文档看作是一种主题的混合，每个主题又由若干个单词组成。
主题模型的出现，主要是想要寻找文本背后的隐含结构，比如说新闻报道中的政治事件、商品评论中的用户情感等。
主题模型最早是由David Blei等人在2003年提出的。
其中，LDA是目前应用最广泛的一种主题模型。
二、LDA模型的基本思想LDA模型的基本思想是：每篇文档如同一道菜，每种食材代表一个单词，而主题则是这道菜的味道。
每道菜都包含一种主题的成分，但不同主题的成分比重不同。
具体来看，LDA模型做了如下假设：首先，每个文档的主题分布是固定的，比如说文化类新闻的主题分布是"政治：0.3，经济：0.2，文化：0.5"；其次，每个主题的单词分布也是固定的。
比如，对于"经济"主题，常见单词有"金融、股票、财经"等。
接下来，为了描述每个单词的主题分布，LDA采用了狄利克雷分布。
三、LDA模型的推导过程为了更好地理解LDA模型，我们来看一下它的推导过程。
1. Gibbs采样Gibbs采样是用于抽样复杂分布的一种重要方法。
在LDA模型中，我们使用Gibbs采样来进行推导。
Gibbs采样的基本思想是，每次只更新一个变量，将其它变量暂时固定。
在LDA模型中，我们需要更新的变量包括：（1）每个单词的主题分布；（2）每篇文档的主题分布；（3）每个主题下单词的分布。
对于每个变量，我们可以通过条件概率分布来进行采样。
比如说，对于第一个变量（每个单词的主题分布），我们可以通过如下公式计算其条件概率：其中，z表示单词的主题，w表示单词，d表示文档，i表示单词在文档中第i 个位置，N表示文本中单词总数，K表示主题数，α、β分别是用于控制主题分布的超参数。
《2024年基于LDA模型的影评文本情感分析》范文
《基于LDA模型的影评文本情感分析》篇一一、引言随着互联网的普及和社交媒体的兴起，影评作为电影宣传和观众交流的重要手段，逐渐成为人们获取电影信息和表达观影感受的重要途径。
因此，对影评文本进行情感分析具有重要的研究价值。
本文将介绍一种基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的影评文本情感分析方法，旨在提高情感分析的准确性和可靠性。
二、LDA模型概述LDA模型是一种主题模型，通过统计文本中词汇的出现情况，自动发现文本的主题。
在影评文本情感分析中，LDA模型可以用于发现影评中的主题和情感倾向，从而为情感分析提供依据。
三、影评文本预处理在进行LDA模型训练之前，需要对影评文本进行预处理。
预处理包括数据清洗、分词、去除停用词、词性标注等步骤。
其中，数据清洗主要是去除影评中的无效信息和噪声，如HTML标签、特殊符号等；分词是将文本切分成单个词语；去除停用词是去除一些常见但无实际意义的词语，如“的”、“了”等；词性标注是为每个词语标注其词性，以便后续分析。
四、LDA模型训练在完成影评文本预处理后，可以开始进行LDA模型训练。
首先，需要确定主题数量和主题的粒度。
主题数量过多会导致每个主题的词汇过于分散，主题数量过少则无法充分反映影评中的主题和情感倾向。
因此，需要根据实际情况进行选择。
其次，根据训练语料库中的词汇和词性等信息，使用LDA模型进行训练，得到每个主题的词汇分布和主题之间的关联关系。
五、情感分析在得到LDA模型的主题和词汇分布后，可以进行情感分析。
首先，根据每个主题的词汇分布，可以判断每个主题的情感倾向。
例如，某个主题的词汇中包含大量正面情感的词语，则可以判断该主题为正面情感倾向。
其次，根据每个影评中各个主题的出现情况和权重，可以计算每个影评的情感得分。
最后，根据情感得分可以判断每个影评的情感倾向和情感强度。
六、实验结果与分析为了验证基于LDA模型的影评文本情感分析方法的准确性和可靠性，我们进行了实验。
文本挖掘中的主题建模与情感分析方法研究
文本挖掘中的主题建模与情感分析方法研究主题建模和情感分析是文本挖掘中重要的研究方向，它们能够帮助我们理解大规模文本数据中蕴含的主题和情感信息。
本文将对主题建模和情感分析的相关方法进行研究和探讨。
一、主题建模方法研究1. Latent Dirichlet Allocation (LDA)模型LDA模型是主题建模领域中应用广泛的一种方法，它基于概率图模型，将每个文档表示成多个主题的混合，从而揭示文本中的隐含主题。
LDA模型在文本挖掘中具有良好的可解释性和预测性能。
2. Non-negative Matrix Factorization (NMF)模型NMF模型是一种矩阵分解方法，它可以将文档-词矩阵分解为两个非负矩阵，其中一个矩阵表示主题分布，另一个矩阵表示词的分布。
NMF模型在主题建模中表现出色，尤其擅长挖掘稀疏性数据中的主题信息。
3. Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA)模型PLSA模型是主题建模中的一种概率模型，它通过最大化文档和词之间的条件概率来学习文档和主题之间的关系。
PLSA模型能够有效地发现文本中的主题信息，并且具有较好的可解释性。
二、情感分析方法研究1. 基于词典的情感分析方法基于词典的情感分析方法将情感词典中的词汇与文本进行匹配，计算出文本中蕴含的情感极性。
这种方法简单高效，但对于歧义词和上下文信息不敏感，容易产生误判。
2. 基于机器学习的情感分析方法基于机器学习的情感分析方法通过训练情感分类器学习文本与情感之间的映射关系。
常用的机器学习算法包括支持向量机、朴素贝叶斯和深度学习等。
这些方法能够更好地考虑上下文信息和语义关联，提高情感分析的准确性。
3. 基于深度学习的情感分析方法近年来，深度学习在情感分析领域取得了显著的进展。
基于深度学习的情感分析方法利用深度神经网络模型进行文本特征学习和情感分类，能够从大规模数据中学习到更加丰富的特征表示，提高情感分析的性能。
基于LDA算法的情感分析研究
基于LDA算法的情感分析研究随着互联网的快速发展，大量的用户评论、社交媒体帖子等数据不断涌现，而这些数据中蕴含着丰富的用户情感信息。
情感分析是对文本信息进行自动化判断和分类的一种方法，涉及到语音分析、图像分析、文本分析等多个领域。
本文将以文本情感分析作为研究对象，探讨如何使用LDA算法对情感进行分析和划分，从而更好地理解文本数据背后的情感信息。
1.情感分析的相关概念情感分析是一种自然语言处理技术，通过识别文本中的情感信息，对文本进行情感分类，判断文本是正面情绪、负面情绪，还是中性情绪。
情感分析技术广泛应用于社交媒体、电子商务、广告等领域。
情感分析技术主要分为两种：基于规则的方法和基于机器学习的方法。
2.机器学习在情感分析中的应用机器学习是指利用数据来训练机器学习模型，从而预测未知的数据。
在情感分析中，机器学习方法可以使用分类器来判断文本的情感，分类器可以是支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和逻辑回归（Logistic Regression）等分类方法。
这些方法都有各自的优缺点，而最近几年在情感分析中，出现了一种新的算法——主题模型算法，主题模型算法的核心思想是将文本数据转化为主题数据，从而反映文本信息的潜在主题。
3.LDA算法介绍LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法是一种主题模型算法，是由Blei，Jordan和Ng在2003年提出的。
LDA算法的主要作用是通过文本中的词语来抽取其潜在的主题。
LDA算法是一种基于贝叶斯概率图模型的算法，通过最大化数据与模型之间的概率关系，来找到主题的分布规律。
4.LDA算法在情感分析中的应用LDA算法在情感分析中的应用主要分为两种：主题分类和主题情感分类。
主题分类主要是利用LDA算法将文本数据分为不同的主题，而主题情感分类主要是利用LDA算法将文本数据中的情感信息与主题内容进行关联，确定文本的情感属性。
5.LDA算法情感分析模型的构建LDA算法情感分析模型的构建主要分为四个步骤：语料库的准备、主题模型的训练、情感分析特征的确定和情感分析模型的构建。
基于LDA主题模型的电商评论情感分析研究
基于LDA主题模型的电商评论情感分析研究随着电商平台的盛行，人们越来越倾向于在购物前查看其他消费者的评论，以便了解商品的优劣。
这些评论能够提供大量的反馈，但同时也存在着太多信息，难以全部把握。
为此，我们可以运用LDA主题模型进行评论情感分析，从而更好地捕捉评论的有效信息。
一、LDA主题模型LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型是一种生成式模型，用于分析文本数据中的主题结构。
在文章中，主题是指文本中的一些重要话题，这些话题经常被提到，并且经常被一些词汇所概括。
LDA主题模型通过统计词汇之间的共现关系，将文本中的主题结构转化为概率分布的形式。
在LDA主题模型中，我们假设每篇文章包含若干个主题，每个主题可以使用不同的词汇组合，如图1所示。
假设我们要分析电商评论的主题结构，那么一个主题可能包括“质量”、“物流”、“服务”等相关的词汇，其中“质量”在所有主题中出现的概率很高，而“物流”在“快递”等主题中出现概率较高。
图1 LDA主题模型的示意图二、电商评论的情感分析随着互联网的发展，电商平台上的评论数量不断增加。
这些评论内容涉及商品的各个方面，如质量、价格、物流、售后服务等。
由于评论的数量庞大，人工对这些评论进行分析滞后且费时费力。
为了更好地利用这些评论的信息，我们可以对这些评论进行情感分析。
情感分析是指通过某种算法，分析文本中的情感倾向，例如对某件商品或服务的好评与差评等，从而提取关于该商品或服务的重要特征和信息。
在电商评论情感分析中，我们需要明确两个问题：第一，情感类型，指在情感分析中，一个评论是正向情感、中性情感还是负向情感。
第二，情感目标，指这个评论是针对商品本身，还是针对服务、物流等方面。
三、基于LDA主题模型的电商评论情感分析具体而言，我们可以通过以下步骤进行基于LDA主题模型的电商评论情感分析：步骤一：数据预处理首先，需要对原始的评论文本进行分词和预处理。
分词是将句子划分成词语或短语的过程，目的是将原始的评论文本转化为一组有序的词序列。
基于LDA主题模型的文本聚类研究
基于LDA主题模型的文本聚类研究一、引言文本聚类是信息检索与挖掘领域中的热点问题之一。
聚类技术在文本分类、文本自动摘要、信息提取和知识发现等方面都有着广泛应用。
而主题模型作为一种文本挖掘技术，可以有效地从文本数据中提取主题信息。
本文将介绍基于LDA主题模型的文本聚类研究。
二、文本聚类文本聚类是将具有类似主题的文本分为一组的过程。
文本聚类有很多种方法，包括层次聚类、k-means聚类、DBSCAN聚类等等。
在聚类算法中，选择合适的特征表示是非常重要的。
一般来说，文本可以被表示为向量，每个向量表示一个文档。
而这个文档可以被表示为词频向量、TF-IDF向量等等。
三、LDA主题模型LDA主题模型是Latent Dirichlet Allocation(潜在狄利克雷分配)的缩写，由Blei等人在2003年提出。
LDA主题模型是一种生成模型，用于解决文本数据中的主题分布问题。
在LDA模型中，文本可以被看作多个主题的混合，每个主题可以看作代表某个话题的词汇分布。
通过LDA模型，可以从文本数据中识别出潜在的主题和每个文档对应的主题分布。
四、基于LDA的文本聚类LDA主题模型在文本聚类中的应用，主要是通过主题相似性来划分类别。
在使用LDA进行文本聚类时，首先需要确定主题个数K，然后利用训练集构建LDA模型，从而得到每个文档对应的主题分布。
接着，可以使用传统的聚类算法，如k-means聚类，将文档划分为K个簇。
在LDA主题模型中，每个主题都是由一组词汇组成的，因此可以通过比较不同主题之间的词汇相似度来判断主题之间的相似度。
五、实验结果本研究使用了来自Reuters-21578数据集的文本数据进行实验。
首先，利用LDA模型对文本数据进行建模，得到每个文档对应的主题分布。
接着，将文档划分为10个簇，使用ARI(Absolute Rand Index)和NMI(Normalized Mutual Information)指标对聚类结果进行评估。
基于LDA算法的文本分类模型训练方法及系统[发明专利]
![基于LDA算法的文本分类模型训练方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/d8b1a229d5bbfd0a78567364.png)
专利名称：基于LDA算法的文本分类模型训练方法及系统专利类型：发明专利
发明人：冯广辉,王雷,居燕峰,李福,周小华
申请号：CN201810535046.1
申请日：20180529
公开号：CN108920508A
公开日：
20181130
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开一种基于LDA算法的文本分类模型训练方法，所述方法包括实时获取无序文本，依据设定的LDA主题训练模型的分词维护信息，即包括同义词维护、停顿词维护等，将输入的无序文本进行分词处理。
将分词处理后的无序文本转换为向量化的词频向量，抽取词频向量的10％作为分类输入条件，经过贝叶斯训练得到分类预测的结果返回。
本发明对存放数据由传统的磁盘作为媒介改为使用基于分布式HDFS的存放方式，保障了数据的安全性，减少了数据加载到内存中的时间。
采用基于hadoop的MapReduce分布式计算架构，相对于单机有更好的扩容和容错性，能够加载更大的样本量，节省程序的运行时间。
申请人：福建新大陆软件工程有限公司
地址：350001 福建省福州市马尾区儒江西路1号
国籍：CN
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基于LDA主题模型的情感分析研究
感分析技术通过分析互联网用户对某种产品的评论内 容来发现消费者对该产品的主观或客观态度以及评 论文本的情感倾向 积极 3消极 6
文献! f# 利用映射关联方法提取产品评论中 的隐式特征不过基于关联规则的算法虽然对轻量级 文本适用但对于数量大的评论数据来说成本较高 鉴于评论数据量大且行文比较自由有学者开始使用 潜在狄利特雷分布 b?)',)K-*-(2&')<&&+(?)-+,bK< 主 题模型: 来 处 理 评 论 文 本 文 献 7 f$ 直 接 利 用 bK<对文本文档进行特征提取但没有考虑到短文本 中数据的稀疏性问题 针对稀疏性问题文献= 提 出了短文本的联合情感 P主题分析模型 ..1D 文献 8 提出 %bK<模型将共现关系作为先验知识引入
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针对 bK<主题模型在提取特征时缺乏对词语关 联和相关词对理解的问题"文中在 bK<模型的基础上 提出一种新的模型% 该模型先利用依存句法分析提出 特征情感词对的识别抽取方法"然后将其引入到 bK< 模型中抽取特征情感词对"再利用随机森林! N?,A+M @+*'E)"N@$ '6!( 分类算法对文本进行分类来提高情感极 性分类的准确率%
基于LDA的电商平台用户评论挖掘与情感分析研究——以京东商城App为例
基于LDA的电商平台用户评论挖掘与情感分析研究——以京
东商城App为例
杜利明;郭文艳;崔蕾;王凤英
【期刊名称】《江苏科技信息》
【年(卷),期】2024(41)12
【摘要】用户评论文本挖掘与分析在多个领域具有重要实际应用价值。
文章选取京东商城用户评论数据集作为研究对象,运用多种方法对其进行深入的数据挖掘与分析。
首先,通过TF-IDF提取关键词揭示评论的核心主题,进而通过分析高频词了解用户对京东商城服务的关注点和整体评价。
其次,采用情感分析技术对评论文本进行情感倾向性分类,旨在判断评论的情绪色彩,为京东商城的产品改进和市场定位提供有益参考。
最后,借助LDA主题模型对评论文本进行主题剖析,挖掘出评论中的隐性主题和话题分布,进一步揭示用户对产品或服务的不同观点和需求,从而为京东商城提供针对性的改进策略和意见。
【总页数】5页(P125-129)
【作者】杜利明;郭文艳;崔蕾;王凤英
【作者单位】宿迁学院信息工程学院;沈阳建筑大学计算机科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】F724.6;F426.8
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一种基于LDA主题模型的评论文本情感分类方法
一种基于LDA主题模型的评论文本情感分类方法王伟;周咏梅;阳爱民;周剑峰;林江豪【摘要】A method of sentiment analysis for online comment texts is proposd based on the latent Dirichlet allocation (LDA) model.The method extracts the sentiment information containing sentiment words and context with the sentiment word dictionary according to the specified collocation patterns of sentiment e the LDA model to mine the key features of the sentiment information and then combine them into the sentiment vector space.The machine-learning algorithm is used to classify the sentiment polarity of Chinese comment texts.After experiment,the presented method is proved to be effective in reducing dimensionality and text sentiment classification.%针对互联网出现的评论文本情感分析,引入潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation,LDA)模型,提出一种分类方法.该分类方法结合情感词典,依据指定的情感单元搭配模式,提取情感信息,包括情感词和上、下文.使用主题模型发掘情感信息中的关键特征,并融入到情感向量空间中.最后利用机器学习分类算法,实现中文评论文本的情感分类.实验结果表明,提出的方法有效降低了特征向量的维度,并且在文本情感分类上有很好的效果.【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2017(032)003【总页数】7页(P629-635)【关键词】评论文本;情感单元;潜在主题;情感分析;机器学习【作者】王伟;周咏梅;阳爱民;周剑峰;林江豪【作者单位】广东外语外贸大学思科信息学院,广州,510006;广东外语外贸大学思科信息学院,广州,510006;广东外语外贸大学语言工程与计算实验室,广州,510006;广东外语外贸大学思科信息学院,广州,510006;广东外语外贸大学语言工程与计算实验室,广州,510006;广东外语外贸大学图书馆,广州,510006;广东外语外贸大学财务处,广州,510420【正文语种】中文【中图分类】TP391互联网的蓬勃发展方便了网民观点的表达与传播，导致出现了大量主观性的在线文本信息。
基于主题加权LDA模型的情感分类方法
基于主题加权LDA模型的情感分类方法
王飞雪;李芳
【期刊名称】《西南师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2018(043)009
【摘要】针对LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型生成的大量topic,很大部分topic内部词语相关度很低,可解释性差,对语言模型后的应用效果带来一定的影响.针对这一问题,该文提出了一种基于主题加权LDA模型的情感分类方法,该模型实现不同主题中内部相关的词语特征加权计算,能够消除不同主题内具有相关度词语的相互影响.实验结果表明,与传统LDA模型分类方法对比,该文提出的基于主题加权LDA模型的情感分类方法平均F1值提高了6.7％～8.1％,验证了该文提出的方法是有效的,提高了分类效果.
【总页数】7页(P38-44)
【作者】王飞雪;李芳
【作者单位】重庆人文科技学院计算机工程学院,重庆合川401524;重庆大学计算机学院,重庆400044
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
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基于LDA主题模型的文本情感分析算法研究
基于LDA主题模型的文本情感分析算法研究一、引言文本情感分析在当前信息时代中具有重要的应用价值，可以帮助企业了解顾客需求、政府分析民意、媒体了解社会舆论等。
自然语言处理(NLP)技术在文本情感分析中扮演了重要的角色，其中主题模型是一种常用的NLP技术。
本文旨在研究基于LDA主题模型的文本情感分析算法。
二、文本情感分析概述文本情感分析(Text Sentiment Analysis)是一种自然语言处理技术，旨在确定文本的主观性，即文本的情感倾向性。
文本情感分析分为两个方面：正向和负向。
在处理文本的过程中，我们可以从文本中提取出相应的情感词，通过情感词的极性来确定文本的情感倾向。
在进行文本情感分析时，需要使用NLP技术来处理文本数据。
三、主题模型主题模型(Topic Model)是一种文本挖掘技术，用于表示文本中的隐藏主题。
主题模型假设文本是由几个主题混合而成。
主题模型是一种无监督学习方式，可以自动地从文本数据中提取出主题。
LDA主题模型是一种常用的主题模型。
LDA主题模型通过计算单词的共现关系来确定主题。
LDA主题模型将文本数据表示为一个概率分布，其中分布的权重对应于每个单词能够代表任何特定主题的概率。
四、基于LDA主题模型的文本情感分析算法基于LDA主题模型的文本情感分析算法主要包括以下步骤：1. 数据预处理在文本数据处理前，需要进行数据预处理。
数据预处理包括文本分词、停用词过滤、标点符号删除等。
可以使用Python中的nltk库进行文本预处理。
2. 构建LDA主题模型在完成数据预处理后，需要使用LDA主题模型建立文本数据模型。
LDA主题模型的生成过程可以参考以下步骤：(1) 假设文本数据中包含K个主题。
(2) 随机为每个单词指定主题。
(3) 随机选择一个文本中的单词，并计算该单词属于每个主题的概率。
(4) 根据计算得到的概率选择一个主题，将该单词指定为该主题的代表性单词。
(5) 重复步骤(3-4)，直到文本中的所有单词都被指定为某个主题的代表性单词。
基于LDA话题模型的情感分析研究
基于LDA话题模型的情感分析研究随着信息时代的到来，我们每天都会接受大量的信息，包括新闻、社交网络、评论等等，这些信息大部分都包含着作者的情感表达。
而对于企业来说，情感分析可以帮助企业更好地了解用户需求，提升产品或服务质量，增强品牌影响力。
因此，情感分析在当前已经成为了企业经营的重要组成部分。
目前，常见的情感分析方法主要分为基于词典的方法和机器学习方法。
其中，基于词典的方法是基于关键词匹配的理念，将情感词典中的词与文本进行匹配来判定文本情感。
而相比于基于词典的方法，机器学习方法更加适用于大规模、复杂的文本情感分析任务。
其中，LDA （Latent Dirichlet Allocation）话题模型是应用比较广泛的一种机器学习方法。
LDA话题模型是由P. Blei, D. M. Blei和A. Ng在2003年提出的，是一种非监督学习算法，主要用于分析大规模文本数据中的主题或隐含语义。
LDA话题模型会寻找一些主题来解释文档中所包含的单词，因此常被用于文本主题分析。
而在情感分析中，我们可以将LDA话题模型与情感词典结合使用，来进行更加准确的情感分析。
LDA话题模型的核心思想是：每篇文档都是由多个主题组成的，而每个主题又对应着一些单词。
具体来说，LDA话题模型会对文档集合进行分析，获得每个单词在文档中的出现概率，并尝试将这些单词按照主题进行分类，最终获得每个主题对应的单词分布。
而文档的主题分布则是由每个主题在文档中的出现概率决定的。
不同的文档可以拥有不同的主题分布，但同一个主题对应的单词分布是相同的。
在情感分析中，我们可以通过将情感词库中的词汇映射到LDA话题模型中，来计算文档基于不同主题的情感得分。
具体来说，我们可以首先将情感词库中的词按照情感极性划分为积极情绪和消极情绪两类。
然后，通过计算文档中所有主题对应的情感词分数，来计算文档的情感得分。
最终，可以比较不同文档之间的情感得分，来判断文档的情感极性。
基于LDA主题模型的协同过滤推荐算法
基于LDA主题模型的协同过滤推荐算法
张宇;吴静
【期刊名称】《智能计算机与应用》
【年(卷),期】2024(14)2
【摘要】传统的协同过滤推荐算法直接根据用户对物品的评分进行推荐,忽略了评论文本中隐含的重要信息,当用户对物品的评论较少时,由于数据的稀疏性会造成推荐效果的不准确和单一。
本文提出了一种基于LDA主题模型的协同过滤推荐算法LDA-CF(Latent Dirichlet Allocation model-LDA-Collaborative Filtering),在传统的协同过滤算法基础上,通过LDA模型对评论文本中的主题进行分类,从各个主题层面挖掘用户的情感偏好,计算用户之间的相似度,进而向目标用户推荐商品。
对京东平台牙膏的评论数据集的实验结果表明,该算法不仅可以缓解由于评分数据较少造成的稀疏性问题,推荐的精确度也有所提高。
【总页数】5页(P190-194)
【作者】张宇;吴静
【作者单位】浙江理工大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.嵌入LDA主题模型的协同过滤推荐算法
2.基于情感分析和LDA主题模型的协同过滤推荐算法
3.基于LDA主题模型和学习者行为特征的协同过滤个性化学习资源
推荐方法4.基于LDA主题模型的矩阵分解推荐算法5.基于改进LDA主题模型的个性化新闻推荐算法
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基于lda和bert融合改进模型的文本情感识别方法
基于lda和bert融合改进模型的文本情感识别方法引言：在社交媒体和互联网时代，大量的文本数据被用户发布和分享，所以文本情感识别变得至关重要。
情感识别可以应用于电子商务、舆情分析、社交媒体挖掘等领域，帮助企业和组织了解用户的态度、情感和意见。
本文提出了一种基于LDA和BERT融合改进模型的文本情感识别方法，通过结合主题建模和深度学习的方法，提高情感识别的准确性和效果。
一、研究背景和意义当前，情感分析的主要方法是基于深度学习的模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等。
这些模型可以从文本中学习出有关情感的特征，但是它们无法捕捉到文本中的主题信息。
而主题建模算法LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种能够从文本数据中推断出主题的统计模型。
LDA可以将文本数据转换为主题-词语分布，从而反映出文本的主题信息。
因此，本文提出了一种融合LDA和BERT的文本情感识别方法，通过结合主题建模和深度学习的优势，克服各自的缺点，提高情感识别的准确性和效果。
二、方法概述本文的方法主要分为两个步骤：首先使用LDA模型对文本进行主题建模，得到文本的主题信息；然后使用BERT模型对文本进行情感分析，利用主题信息作为额外的特征进行训练和预测。
1.主题建模（LDA）LDA是一种生成式概率模型，能够从文本数据中推断出主题。
在本文中，使用LDA模型对文本数据进行主题建模，得到每个文本的主题分布。
假设有N个文本，K个主题，L个词语，可以得到主题-词语分布矩阵Theta(K,L)和文本-主题分布矩阵Phi(N,K)。
将Phi作为主题特征加入情感分析模型中。
2.情感分析（BERT）BERT是Google提出的基于Transformer的预训练模型，可以学习到词语的上下文关系。
在本文中，使用BERT模型对文本进行情感分析。
训练过程中，将LDA得到的Phi作为额外的特征加入BERT模型中，利用多任务学习的方法进行训练。
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一
种基于 Ｌ ＤＡ 主题 模 型 的 评 论 文 本 情 感 分 类 方 法
阳爱民 周剑峰。 林江豪
向 量 的 维度 ， 并且 在 文本 情 感 分 类 上 有很 好 的 效 果 。
关键词 ： 评 论 文本 ； 情感单元 ； 潜在 主题 ； 情 感 分析 ； 机 器学 习
中图 分 类 号 ： ＴＰ ３ ９ １ 文献标志码 ： Ａ
Ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｏ ｆ Ｓ ｅ ｎｔ ｉ ｍｅ ｎ ｔ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｆ ｏ ｒ Ｃｏ ｍ ｍｅ ｎ ｔ Ｔｅ ｘ ｔ ｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＬＤＡ
王 伟 周咏梅
（ １ ． 广东外语外贸大学思科信息学院 ， 广州 ， ５ １ ０ ０ ０ ６ ； ２ ． 广 东外语外 贸大学语 言工程 与计算实 验室 ， 广州 ， ５ １ ０ ０ ０ ６ ； ３
广 东 外语 外 贸大 学 图书 馆 ， 广州 ， ５ １ ０ ０ ０ ６ ； ４ ． 广 东 外 语 外 贸大 学 财 务 处 ， 广州 ， ５ １ ０ ４ ２ ０ ）
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摘 要 ：针 对 互 联 网 出现 的 评 论 文 本 情 感 分 析 ， 引入 潜 在狄 利 克 雷 分布 （ Ｌａ ｔ ｅ ｎ ｔ Ｄｉ ｒ ｉ ｃ ｈ ｌ ｅ ｔ ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ一 种 分 类 方 法 。该 分 类 方 法 结合 情 感词 典 ， 依 据指定的情感单元搭配模式 ， 提 取 情 感 信 息， 包括 情 感 词 和 上 、 下 文 。使 用 主题 模 型 发掘 情 感 信 息 中 的 关 键 特 征 ， 并 融入 到 情 感 向 量 空 间 中 。 最 后 利 用机 器 学 习分 类 算 法 ， 实现 中文评 论 文 本 的 情 感 分 类 。 实验 结 果 表 明 ， 提 出的方 法有 效 降低 了特 征