文本情感分类标准测试-文本情感分类模型

本篇文章给大家谈谈文本情感分类标准测试，以及文本情感分类模型对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、情感有几种分类?
• 2、彼得纽马克文本功能分类
• 3、文本分类系统的流程及步骤
• 4、如何利用无监督模型进行属性级情感分类
• 5、文本分析的三种方法

情感有几种分类?

1、情感的种类依据社会性内容其实就三个，分别为美感、理智感、道德感。

2、根据价值主体的类型的不同，情感可分为个人情感、集体情感和社会情感。

3、根据情感的社会性内容可以把情感分为道德感、理智感和美感。（1）道德感：道德感是关于人的言行是否符合一定的社会道德标准而产生的情感体验。

彼得纽马克文本功能分类

1、彼得·纽马克（Peter Newmark）的文本功能分类主要为三种，分别是表达功能（expressive function）、信息功能（informative function）和呼唤功能（vocative function）。

2、纽马克三种文本类型包括表达型文本、信息型文本和呼唤型文本。 表达型文本 （Expressive Text）表达型文本的核心是原创者的思想和情感。这类文本的主要目的是传达作者的观点和情感，不太关心读者的反应。

3、三大类型：表达型文本、信息型文本、呼唤型文本。

4、因此，他根据不同的内容和文体将文本分为表达功能、信息功能和呼唤功能。文学作品、私人信件、自传等这些文本以表达功能为主，核心是传情达意。

文本分类系统的流程及步骤

它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。

使用一个 listview 控件，设置分组。读取一个目录下的所有文件。根据文件类型进行分组。把文件加入到相应组里。

因此，目前大多数中文文本分类系统都***用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算 。

汉字信息处理系统模型顺序分为分析与操作两部分。分析顺序是语义分析，词法分析，信息抽取，句法分析。操作顺序是文本分类，语音识别，智能问

文本分类方法主要分为两大类，分别是基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。

如何利用无监督模型进行属性级情感分类

1、Turney首次提出基于***词的非监督学习方法，使用“excelent”和“poor”两个***词与未知词在搜索网页中的互信息来计算未知词的情感极性，并用以计算整个文本的情感极性。

2、目前对于句子是否含有情感信息的分类技术大多都是***用有监督的学习算法，这种方法需要大量的人工标注数据，基于句子特征来对句子进行分类。

3、生成模型方法 生成模型方法是用概率模型来生成数据。这种方法可以用来进行数据合成和数据增强。生成模型的方法包括概率图模型、变分自编码器等。

文本分析的三种方法

1、所谓“结构主义”的分析方法，基本上也就是这些方法。叙述学分析法 主要是故事分析（包括故事序列分析，故事类型分析等等），与叙述视角分析（包括叙述者的人称、位置、可信度；叙述者的声音、叙述的速度等）。

2、文本分析法是指从文本的表层深入到文本的深层，从而发现那些不能为普通阅读所把握的深层意义。方法有“新批评”法、文化研究法、互文法。

3、解构主义法 解构主义的方法，代表人物是法国人德里达和美国人德·曼。解构主义的一个基本原则就是从文本的边缘进入，从而颠覆掉整个文本的通常意义。

4、第解构主义法，解构主义的方法，代表人物是法国人德里达和美国人德·曼。解构主义的一个基本原则就是从文本的边缘进入，从而颠覆掉整个文本的通常意义。

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