基于sklearn的文本情感分析.pdf

阐述基于sklearn库，对有标签的7 516条文本，应用逻辑回归算法进行分析，包括原文本划分为训 练集和测试集，对原文本数据清洗，采用TF-IDF算法把文本进行向量化，训练集训练逻辑回归模型，测 试集测试模型效果。 文本情感分析是应用自然语言处理、数据挖 掘、机器学习、深度学习神经网络等技术，对带有 感情色彩的文本进行分析、处理和推理的过程。文 本情感分析主要是针对一段文本，或者某个主题的 回复，留言，评论等进行数据挖掘，从中得到用户 是正面积极的或是负面消极的。文本情感分析的用 途非常广泛，例如在电商行业就大量应用于分析用 户对于购买产品的评论，得到用户的正面或者负面 评价指标，进而帮助改进产品质量，提高用户满意 度。文本情感分析一般按照图1流程进行。