【源码】基于Python的文本情感分类系统

项目简介

本项目主要使用机器学习算法实现文本情感分类，涵盖逻辑回归分类、随机森林分类以及支持向量机（SVM）等模型。可对文本情感进行自动分类，在舆情分析、评论挖掘等场景有重要应用价值。

项目的主要特性和功能

1. 文本情感分类：自动将文本分为不同情感类别，如积极、消极等。
2. 多种机器学习算法的应用：提供逻辑回归、随机森林和SVM等多种算法，可按需选择模型训练。
3. 文本预处理：对文本进行分词、去除停用词、转化为词向量等预处理，提升模型训练效果。
4. 评价指标计算：计算模型在验证集上的准确率、精确率、召回率和F1分数等指标，评估模型性能。

安装使用步骤

1. 已下载本项目的源码文件。
2. 安装所需的Python库，如jieba、gensim、sklearn等，使用pip命令安装： bash pip install jieba gensim scikit-learn
3. 准备XML格式的数据，数据需包含句子和对应的情感标签。
4. 运行代码，按文件说明调用相应的函数和类，进行文本预处理、模型训练和预测等操作。
5. 根据需求调整模型参数，如SVM的参数C和gamma等，优化模型性能。
6. 查看模型在验证集上的表现，计算评价指标。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】