C++ で感情認識と感情分析を実行するにはどうすればよいですか?-C++-php.cn

C++ で感情認識と感情分析を実行するにはどうすればよいですか?

C で感情認識と感情分析を実行するにはどうすればよいですか?

概要:
感情認識と感情分析は、自然言語処理の分野における重要なアプリケーションの 1 つです。これは、テキスト内の感情的な色を理解するのに役立ち、世論監視、感情分析、その他のシナリオで重要な役割を果たします。この記事では、感情認識と感情分析の基本的な方法を C で実装する方法と、対応するコード例を紹介します。

データの準備
感情認識と感情分析を実行するには、まずタスクに適したデータセットを準備する必要があります。データセットには通常、多数の注釈付きテキストサンプルが含まれており、それぞれに感情カテゴリラベル (肯定的、否定的、中立など) が付いています。 IMDb 映画評価データ、Twitter 感情分析データなどの公開データセットを使用できます。自分でデータを収集し、手動でラベルを付けることもできます。
テキストの前処理
感情分析を実行する前に、元のテキストを前処理する必要があります。前処理の主な目的は、ノイズや無関係な情報を除去し、その後の特徴抽出と分類に適したテキストにすることです。一般的な前処理手順には、句読点の削除、ストップワードのフィルタリング、単語のステミングなどが含まれます。 C では、Boost ライブラリや NLTK ライブラリなどの既存のテキスト処理ライブラリを使用して、これらのタスクを実行できます。
特徴抽出
特徴抽出は、感情認識と感情分析の中核となるステップです。テキストを特徴ベクトルに変換することで、機械学習アルゴリズムがテキストの感情をよりよく理解し、分類できるようになります。一般的な特徴抽出方法には、バッグオブワードモデル、TF-IDF、ワードベクトルなどが含まれます。 C では、LIBSVM ライブラリや GloVe ライブラリなどのサードパーティライブラリを使用して特徴抽出を実装できます。

以下は、特徴抽出にバッグオブワードモデルを使用する方法を示す簡単なサンプルコードです:

#include  #include  #include  #include  using namespace std; // 构建词袋模型 map buildBagOfWords(const vector& document) { map wordCount; for (const auto& word : document) { wordCount[word]++; } return wordCount; } int main() { // 原始文本 vector document = {"I", "love", "this", "movie", "it", "is", "amazing"}; // 构建词袋模型 map bagOfWords = buildBagOfWords(document); // 输出词袋模型 for (const auto& entry : bagOfWords) { cout << entry.first << ": " << entry.second << endl; } return 0; }

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モデルのトレーニングと分類
After特徴抽出が完了すると、機械学習アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングし、新しいテキストを感情的に分類するために使用できます。一般的に使用される機械学習アルゴリズムには、ナイーブベイズ、サポートベクターマシン、ディープラーニングなどが含まれます。 MLlib ライブラリや TensorFlow ライブラリなどの既存の機械学習ライブラリを C で使用して、モデルのトレーニングと分類を完了できます。

以下は、感情分類にナイーブベイズアルゴリズムを使用する方法を示す簡単なサンプルコードです:

#include  #include  #include  using namespace std; // 训练朴素贝叶斯模型 map trainNaiveBayesModel(const vector>& trainingData, const vector& labels) { map model; // 统计每个词在正面和负面样本中出现的次数 int numPositiveWords = 0, numNegativeWords = 0; map positiveWordCount, negativeWordCount; for (int i = 0; i < trainingData.size(); ++i) { const auto& document = trainingData[i]; const auto& label = labels[i]; for (const auto& word : document) { if (label == "positive") { positiveWordCount[word]++; numPositiveWords++; } else if (label == "negative") { negativeWordCount[word]++; numNegativeWords++; } } } // 计算每个词在正面和负面样本中的概率 for (const auto& entry : positiveWordCount) { const auto& word = entry.first; const auto& count = entry.second; model[word] = (count + 1) / double(numPositiveWords + positiveWordCount.size()); } for (const auto& entry : negativeWordCount) { const auto& word = entry.first; const auto& count = entry.second; model[word] = (count + 1) / double(numNegativeWords + negativeWordCount.size()); } return model; } // 利用朴素贝叶斯模型进行情感分类 string classifyDocument(const vector& document, const map& model) { double positiveProbability = 0, negativeProbability = 0; for (const auto& word : document) { if (model.count(word) > 0) { positiveProbability += log(model.at(word)); negativeProbability += log(1 - model.at(word)); } } if (positiveProbability > negativeProbability) { return "positive"; } else { return "negative"; } } int main() { // 训练数据和标签 vector> trainingData = {{"I", "love", "this", "movie"}, {"I", "hate", "this", "movie"}, {"It", "is", "amazing"}, {"It", "is", "terrible"}}; vector labels = {"positive", "negative", "positive", "negative"}; // 训练朴素贝叶斯模型 map model = trainNaiveBayesModel(trainingData, labels); // 对新的文本进行情感分类 vector document = {"I", "love", "this", "movie"}; string sentiment = classifyDocument(document, model); cout << "Sentiment of the document: " << sentiment << endl; return 0; }

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概要:
この記事では、C で実装する方法について説明します。感情認識と感情分析の基本的な方法。前処理、特徴抽出、モデルトレーニング、分類などの手順を通じて、テキストの感情を正確に判断して分類できます。同時に、読者が感情認識と感情分析テクノロジーをよりよく理解し、実践できるように、対応するコード例も提供します。この記事が皆さんのお役に立てば幸いです。

以上がC++ で感情認識と感情分析を実行するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。