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用户评论情感分类系统设计与实现的中期报告
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本文是情感分类系统的中期报告，主要介绍系统的设计和实现过程。本系统旨在识别文本评论的情感类别，包括积极、消极和中性。下面是本系统的主要设计。
1.数据准备
我们从开源的Sentiment140数据集中获取了超过1.6万条推文的训练数据。这些推文已经被标记为“积极”、“消极”或“中性”。我们使用了大约80%的数据作为训练集，剩余的数据作为测试集。我们还对文本数据进行了清理和预处理，包括去除特殊字符、停止词和词干提取。
2.特征提取
我们使用了三种主要的特征提取方法：
-Bagofwords：我们将文本数据转换为词袋模型，将每个文档转换为一个向量，其中每个维度表示一个单词的出现次数。我们使用了一个停词列表来过滤掉最常见的词汇，从而减小了词袋的大小。
-TF-IDF：我们使用了词频与逆文档频率来计算每个单词的重要性。在这个方法中，我们关注每个单词的频率以及它在整个数据集中的出现频率。在这个方法中，重要性高的词汇在每个文档中的权重也会更高。
-Word2Vec：我们使用了预训练的Word2Vec模型来得到每个单词的向量表示。我们将词向量相加来得到文档的向量表示。这种方法更适合较长的文本，因为它考虑了单词之间的语义关系。
3.模型选择
我们测试了一系列的分类器，包括决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。我们最终选择了朴素贝叶斯分类器作为最终的分类器，因为它在我们的测试集上表现最好。
4.性能评估
我们使用F1分数来评估分类器的性能。在测试集上，我们的分类器的加权F1分数为73.5%。我们还评估了每个类别的精确度和召回率，发现我们的模型在积极和中性类别上表现最好，消极类别上表现相对较差。
最后，我们从三个方面对本系统进行了优化：数据清洗和预处理、特征选择和调参优化。在后续的工作中，我们将进一步优化模型的精度和性能，以确保该系统能够在各种情况下都表现良好。