Comment effectuer une analyse des sentiments et une reconnaissance des émotions en C++ ?

Comment effectuer une analyse des sentiments et une reconnaissance des émotions en C++ ?

Introduction :
À l’ère actuelle des médias sociaux et d’Internet, les gens génèrent une grande quantité de données textuelles, qui contiennent de riches couleurs émotionnelles. L'analyse des sentiments et la reconnaissance des émotions sont devenues une tâche importante, qui peut nous aider à comprendre et à analyser les émotions et les états émotionnels des gens dans différents scénarios. Cet article présentera comment implémenter l'analyse des sentiments et la reconnaissance des émotions en C++, et joindra des exemples de code pour aider les lecteurs à comprendre et à appliquer les technologies associées.

1. Contexte et définition de l'analyse des sentiments
L'analyse des sentiments, également connue sous le nom de discrimination émotionnelle, reconnaissance des émotions, etc., fait référence au traitement d'entrées telles que du texte ou de la parole pour déterminer la tendance émotionnelle qui y est exprimée. Les tâches courantes d'analyse des sentiments comprennent la classification des sentiments (positif, négatif, neutre) et l'analyse de l'intensité des sentiments (degré positif, négatif, neutre). Par exemple, l’analyse des sentiments des avis sur un produit sur les réseaux sociaux peut aider les entreprises à comprendre dans quelle mesure les utilisateurs sont satisfaits du produit et où l’améliorer.

2. Méthodes de mise en œuvre de l'analyse des sentiments et de la reconnaissance des émotions
En C++, des technologies telles que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) peuvent être utilisées pour mettre en œuvre l'analyse des sentiments et la reconnaissance des émotions. Plusieurs méthodes couramment utilisées seront présentées ci-dessous.

1. Approche basée sur des règles
   L'approche basée sur des règles est une méthode d'analyse des sentiments simple et intuitive. Il détermine les tendances émotionnelles en définissant une série de règles ou de mots-clés et en jugeant si ces règles ou mots-clés apparaissent dans le texte. Par exemple, nous pouvons définir des mots-clés positifs (tels que "bon", "j'aime") et des mots-clés négatifs (tels que "mauvais", "haine"), puis faire correspondre le texte et calculer les mots-clés positifs et négatifs. Les occurrences de mots sont utilisées pour déterminer les tendances émotionnelles.

Ce qui suit est un exemple de code simple d'analyse des sentiments basé sur des règles :

#include  #include  int main() { std::string text; std::cout << "请输入一段文本："; std::getline(std::cin, text); int positiveCount = 0; int negativeCount = 0; // 定义积极和消极的关键词 std::string positiveWords[] = {"好", "喜欢"}; std::string negativeWords[] = {"不好", "讨厌"}; // 判断文本中的关键词出现次数 for (auto word : positiveWords) { size_t pos = text.find(word); while (pos != std::string::npos) { positiveCount++; pos = text.find(word, pos + 1); } } for (auto word : negativeWords) { size_t pos = text.find(word); while (pos != std::string::npos) { negativeCount++; pos = text.find(word, pos + 1); } } // 根据关键词出现次数判断情感倾向 if (positiveCount > negativeCount) { std::cout << "积极情感" << std::endl; } else if (positiveCount < negativeCount) { std::cout << "消极情感" << std::endl; } else { std::cout << "中性情感" << std::endl; } return 0; }

Après avoir exécuté le programme, entrez un morceau de texte, et le programme déterminera la tendance émotionnelle et affichera les résultats en fonction du nombre d'occurrences de positif et des mots-clés négatifs dans le texte.

2. Méthode basée sur l'apprentissage automatique
   La méthode basée sur l'apprentissage automatique est une méthode d'analyse des sentiments plus précise et automatisée. Il construit un modèle de classification des émotions, apprend les caractéristiques et les règles de différentes émotions à partir d'une grande quantité de données annotées et prédit de nouveaux textes. Les algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés incluent Naive Bayes, Support Vector Machine et l'apprentissage profond.

Ce qui suit est un exemple de code d'analyse des sentiments basé sur l'algorithme Naive Bayes (utilisant le module ml d'OpenCV) :

#include  #include  int main() { std::string text; std::cout << "请输入一段文本："; std::getline(std::cin, text); cv::Ptr model = cv::ml::NaiveBayes::create(); // 加载已经训练好的模型 model->load("model.xml"); // 提取文本特征 cv::Mat feature(1, text.size(), CV_32FC1); for (int i = 0; i < text.size(); i++) { feature.at(0, i) = text[i]; } // 预测情感 int result = model->predict(feature); if (result == 0) { std::cout << "积极情感" << std::endl; } else if (result == 1) { std::cout << "消极情感" << std::endl; } else { std::cout << "中性情感" << std::endl; } return 0; }

Après avoir exécuté le programme, entrez un morceau de texte et le programme chargera le modèle de classification des sentiments déjà formé, basé sur les caractéristiques du texte. Faites des prédictions et affichez des tendances émotionnelles.

3. Résumé
Cet article présente comment implémenter l'analyse des sentiments et la reconnaissance des émotions en C++, et fournit deux exemples de code basés sur des règles et l'apprentissage automatique. Les lecteurs peuvent choisir des méthodes et des outils appropriés en fonction des caractéristiques de tâches et de données spécifiques pour pratiquer et appliquer l'analyse des sentiments et la reconnaissance des émotions. L'analyse des sentiments et la reconnaissance des émotions peuvent nous aider à mieux comprendre et répondre aux besoins émotionnels des gens, et à améliorer la qualité et l'expérience utilisateur des produits et services.

Références :

1. Zhang Ding, "Recherche sur la classification des sentiments chinois basée sur Naive Bayes" ;
2. Tutoriel : Analyse des sentiments de base de l'apprentissage automatique, URL : https://blog.csdn.net/weixin_41190227/article/ détails /113689859.

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