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

C++ で感情分析と感情認識を実行するにはどうすればよいですか?

C で感情分析と感情認識を実行するにはどうすればよいですか?

はじめに:
今日のソーシャルメディアとインターネットの時代では、人々は豊かな感情を含む大量のテキストデータを生成します。感情分析と感情認識は重要なタスクとなっており、さまざまなシナリオにおける人々の感情や感情状態を理解し、分析するのに役立ちます。この記事では、C で感情分析と感情認識を実装する方法を紹介し、読者が関連テクノロジーを理解して適用できるようにコード例を添付します。

1. 感情分析の背景と定義
感情分析は、感情識別、感情認識などとしても知られ、テキストや音声などの入力を処理して、その中で表現される感情の傾向を判断することを指します。一般的な感情分析タスクには、感情分類 (肯定的、否定的、中立) と感情強度分析 (肯定的、否定的、中立度) が含まれます。たとえば、ソーシャルメディア上の製品レビューのセンチメント分析は、企業がユーザーが製品にどの程度満足しているのか、どこを改善すべきかを理解するのに役立ちます。

2. 感情分析と感情認識の実装方法
C では、機械学習や自然言語処理 (NLP) などのテクノロジを使用して感情分析と感情認識を実装できます。一般的に使用されるいくつかの方法を以下に紹介します。

ルールベースの方法
ルールベースの方法は、シンプルで直感的な感情分析方法です。一連のルールまたはキーワードを定義し、これらのルールまたはキーワードがテキスト内に出現するかどうかを判断することによって、感情の傾向を判断します。たとえば、いくつかの肯定的なキーワード (「良い」、「好き」など) と否定的なキーワード (「悪い」、「嫌い」など) を定義し、テキストを照合して肯定的なキーワードと否定的なキーワードの数を計算できます。単語の出現は感情的な傾向を判断するために使用されます。

以下は、ルールベースの感情分析の簡単なコード例です:

#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; }

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プログラムを実行した後、テキストを入力すると、プログラムは次の出現回数を計算します。テキスト内のポジティブなキーワードとネガティブなキーワードにより、感情の傾向を判断し、結果を出力します。

機械学習ベースの方法
機械学習ベースの方法は、より正確で自動化された感情分析方法です。感情分類モデルを構築し、大量の注釈付きデータからさまざまな感情の特性とルールを学習し、新しいテキストを予測します。一般的に使用される機械学習アルゴリズムには、Naive Bayes、サポートベクターマシン、ディープラーニングなどがあります。

以下は、ナイーブベイズアルゴリズム (OpenCV の ml モジュールを使用) に基づくセンチメント分析コードの例です。

#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; }

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プログラムを実行した後、テキストとプログラムを入力します。トレーニングされた感情分類モデルがテキストの特徴に基づいて予測し、感情的な傾向を出力します。

3. 概要
この記事では、C で感情分析と感情認識を実装する方法を紹介し、ルールと機械学習に基づいた 2 つのコード例を示します。読者は、特定のタスクとデータの特性に基づいて適切な方法とツールを選択し、感情分析と感情認識を実践および適用できます。感情分析と感情認識は、人々の感情的なニーズをよりよく理解して対応し、製品やサービスの品質とユーザーエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。

参考文献: