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基于主题情感混合模型的无监督微博情感分类的任务书
一、任务描述
在微博等社交媒体中，用户发表的信息往往带有较强的主观情感色彩。情感分类是指将用户发表的信息按照其表达的情感极性（如积极、消极、中性等）进行分类。在本任务中，我们将研究基于主题情感混合模型的无监督微博情感分类算法。
二、任务目标
本任务旨在研究解决微博情感分类问题的无监督算法，具体目标如下：
1.研究并掌握主题模型的相关知识，理解主题模型在文本分类中的应用；
2.掌握情感分析的相关知识和技术，了解情感分类的方法和评测指标；
3.研究主题情感混合模型方法，包括模型构建，参数估计和推断算法等方面；
4.实现基于主题情感混合模型的微博情感分类器，对比其他分类算法的性能并进行实验分析；
5.提高对文本分类、机器学习等方向的理解和实践能力。
三、任务内容
1.主题模型
了解和掌握LDA、PLSA等主题模型的原理、优缺点，研究主题模型在文本分类中的应用。
2.情感分析
了解情感分类的方法和评测指标，选取适合的情感分析方法进行实验。
3.主题情感混合模型
研究主题情感混合模型的方法，包括模型构建、参数估计和推断算法等。
4.算法实现
实现基于主题情感混合模型的微博情感分类器，使用Python或其他适合的编程语言进行实现。
5.实验分析
对微博情感分类的性能进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标，与其他分类算法进行对比，分析分类器的性能和稳定性。
四、任务要求
1.熟悉Python等最新的文本分类相关技术和工具，能够使用Python等编程语言进行算法实现。
2.对机器学习的基本原理和常用算法有一定的理解和掌握。
3.能够独立思考问题，有一定的科研或实验经历。
4.良好的团队合作意识，能够按时完成任务。
五、参考文献
1.BleiDM.Probabilistictopicmodels.CommunicationsoftheACM,2012,55(4):77-84.
2.BleiDM,NgAY,JordanMI.LatentDirichletallocation.JournalofmachineLearningresearch,2003,3(Jan):993-1022.
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4.JoY,OhA.Aspectandsentimentunificationmodelforonlinereviewanalysis[C]//ProceedingsofthefourthACMinternationalconferenceonWebsearchanddatamining.ACM,2011:815-824.