基于LSTM和SVM的情感趨勢分析和實現(xiàn)摘要情感分類預(yù)測是自然語言處理中的一個重要任務(wù)，對于許多應(yīng)用領(lǐng)域具有重要意義。本文采用支持向量機(jī)（SVM）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類預(yù)測。SVM能夠有效地處理高維稀疏數(shù)據(jù)，LSTM能夠捕捉文本數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，并且在序列建模任務(wù)中取得了很好的效果。本文首先讀取數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理、去除停用詞，刪除缺失值等預(yù)處理操作，然后搭建SVM和LSTM分類模型，將處理好的數(shù)據(jù)特征按照訓(xùn)練和測試比例8：2劃分?jǐn)?shù)據(jù)。通過實驗評估，比較了SVM和LSTM兩種方法在情感分類預(yù)測上的性能。實驗結(jié)果顯示，LSTM模型的準(zhǔn)確率為0.96，SVM的準(zhǔn)確率為0.66，LSTM模型相對于SVM在情感分類任務(wù)上具有更好的性能，尤其是在處理語義理解和上下文信息時能夠取得更好的效果。最后為了提高用戶體驗，使用Gradio框架對LSTM情感分析模型進(jìn)行封裝可以直觀地看到文本的情感傾向是積極還是消極。關(guān)鍵詞LSTM；SVM；情感分類；自然語言處理；準(zhǔn)確率EmotionalTrendAnalysisandImplementationBasedonLSTMandSVMAbstractSentimentclassificationpredictionisanimportanttaskinnaturallanguageprocessingandisofgreatsignificanceformanyapplicationfields.Inthispaper,SupportVectorMachine(SVM)andLongShort-TermMemoryNetwork(LSTM)areusedtopredictsentimentclassificationontextdata.SVMcaneffectivelyprocesshigh-dimensionalsparsedata,andLSTMcancapturelong-termdependenciesintextdata,andhasachievedgoodresultsinsequencemodelingtasks.Inthispaper,thedataisread,andthenthedataisprocessedbywordsegmentation,stopwords,andmissingvalues,andthenSVMandLSTMclassificationmodelsarebuilttodividetheprocesseddatafeaturesintodataaccordingtothetrainingandtestingratioof8:2.Throughexperimentalevaluation,theperformanceofSVMandLSTMinsentimentclassificationpredictionwascompared.TheexperimentalresultsshowthattheaccuracyoftheLSTMmodelis0.96,andtheaccuracyoftheSVMis0.66,andtheLSTMmodelhasbetterperformancethantheSVMinthesentimentclassificationtask,especiallyintheprocessingofsemanticunderstandingandcontextinformation.Finally,inordertoimprovetheuserexperience,theLSTMsentimentanalysismodelisencapsulatedusingtheGradioframeworktovisuallyseewhetherthesentimenttendencyofthetextispositiveornegative.KeywordsLSTM;SVM;SentimentAnalysis;NLP;Accuracy目錄TOC\o"1-3"\h\u1緒論 緒論1.1研究的背景和意義隨著社交媒體和互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，人們利用這些平臺表達(dá)自己的觀點看法。因此，情感趨勢分析逐漸成為許多從事情感研究人員和愛好者的一個重要的研究領(lǐng)域和關(guān)注對象[1]。情感趨勢分析旨在利用文本數(shù)據(jù)中的情感信息，以判斷用戶對特定主題的態(tài)度是正面、負(fù)面還是中立。以政治選舉為例，情感趨勢分析可以幫助政治家和輿論分析人員了解公眾對候選人的觀點和情感傾向，以便更好地制定選舉策略和輿論管理策略。通過分析社交媒體、新聞評論和網(wǎng)絡(luò)討論等文本數(shù)據(jù)中的情感表達(dá)，可以快速了解公眾對不同候選人的支持程度、贊同度或負(fù)面反饋，以便為候選人的競選活動和輿論引導(dǎo)提供有價值的參考。這種分析方法幫助政治參與者更好地了解選民的聲音和情感，從而更精確地應(yīng)對和回應(yīng)公眾的需求和關(guān)切[2]。近年來，深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中取得了明顯的進(jìn)展。LSTM（長短時記憶網(wǎng)絡(luò)）作為一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來捕捉文本數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，使其在相關(guān)應(yīng)用中表現(xiàn)出色，而支持向量機(jī)是一種常用的分類器，能夠?qū)⒏呔S特征空間中的樣本進(jìn)行有效的分類[3]。1.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀文本情感分析是基于自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的一種技術(shù)，其核心目的是識別并提煉出文本所蘊(yùn)含的情感或觀點[4]。JACKSON等人研究發(fā)現(xiàn)，通過引入決策樹機(jī)制進(jìn)行特征選擇的多層感知器（MLP）分類方法，在IMDb數(shù)據(jù)集上的二分類任務(wù)中，相比傳統(tǒng)MLP分類方法，準(zhǔn)確率提升了6.56%。然而，此方法僅考慮了特征詞的排列順序，卻未能充分考慮到特征詞在文本評論中所體現(xiàn)的情感特性[5]。趙一等人提出的基于SVM分類的藏文微博情感分析在準(zhǔn)確性上取得了不錯的表現(xiàn)，研究顯示了情感分析在自然語言處理中的重要性[6]。黃晨晨,索朗拉姆,拉姆卓嘎等人提出一種基于LSTM的主題轉(zhuǎn)移模型，該模型在計算每個詞向量時，不僅考慮詞語的語義信息，還結(jié)合其情感信息，主題與極性雙重轉(zhuǎn)移機(jī)制的LSTM模型，以增強(qiáng)模型在情感分析任務(wù)中的性能。通過基于主題轉(zhuǎn)移和極性轉(zhuǎn)移的LSTM模型輸出情感傾向預(yù)測概率，本方法能夠在微博情感分析中起到良好[7]。彭丹蕾、谷利澤和孫斌等研究者們通過使用LSTM方法在情感分析中取得了顯著的進(jìn)展。他們的研究表明，與傳統(tǒng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法（如SVM）相比，LSTM在情感分析方面展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢[8]。楊妥等人提出的SVM_LSTM模型巧妙的結(jié)合了SVM和LSTM兩種方法，在情感分析任務(wù)中表現(xiàn)出更好的準(zhǔn)確率。研究證明，與單一的SVM或LSTM方法相比，SVM_LSTM模型的預(yù)測精度更高[9]。為了準(zhǔn)確,有效的分析網(wǎng)絡(luò)社交平臺用戶評論的情感極性,郭海遠(yuǎn)等人采用SVM-LSTM模型對情感極性進(jìn)行分類,并與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的SVM法與加權(quán)平均后的Word2vec特征組成的模型進(jìn)行對比實驗.利用網(wǎng)絡(luò)社交平臺中有關(guān)情感的文本數(shù)據(jù)[10]?；谇楦蟹治瞿Ｐ偷那楦汹厔蓊A(yù)測方法,賴梓威等人采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模型基礎(chǔ)架構(gòu),結(jié)合自注意力機(jī)制和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò),在準(zhǔn)確獲取每個詞的語義信息及位置信息的同時,充分考慮到每個單詞本身的注意力分配,從而捕獲到文本的長距離依賴關(guān)系[11]。季子崢等人提出一種創(chuàng)新方法，將社交媒體中特定話題的細(xì)粒度情感信息融入預(yù)測模型，而非傳統(tǒng)粗粒度地利用文本情感。他們引入的全新特征——“話題情感”，能夠同時抽取話題和情感信息，從而實現(xiàn)了更精準(zhǔn)的情感分析[12]。1.3國外研究現(xiàn)狀深度學(xué)習(xí)是一種高效的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，近年來，深度學(xué)習(xí)已在多個領(lǐng)域取得了顯著的成功，情感分析任務(wù)也不例外。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的多層次表示或特征，進(jìn)而生成具有出色性能的預(yù)測結(jié)果。張磊、王松和劉斌等研究者對深度學(xué)習(xí)的全面調(diào)查概述了該技術(shù)的基本原理和方法。他們著重聚焦于深度學(xué)習(xí)在情感分析領(lǐng)域的運(yùn)用，并梳理了當(dāng)前的相關(guān)研究進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)在情感分析領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用前景，能從文本中有效學(xué)習(xí)和提取情感信息。但需注意，深度學(xué)習(xí)方法在數(shù)據(jù)量較大時表現(xiàn)更佳、計算資源充足的情況下表現(xiàn)最佳，而且模型的選擇和參數(shù)調(diào)整也需要根據(jù)具體任務(wù)進(jìn)行合理設(shè)計。進(jìn)一步的研究和探索將有助于推動深度學(xué)習(xí)在情感分析中的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用[13]?？死锼沟倏ā，ThailambalG.提出了一種利用混合LSTM-SVM分類器來預(yù)測信息是假的還是真實的社交網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)?；旌螸STM-SVM推薦系統(tǒng)的預(yù)期總體表現(xiàn)將超過現(xiàn)有的CNN-SVM、GRNN-LSTM、CNN以及SVM技術(shù)[14]。LiX,LongX,SunG,etal.提出用LSTM算法分析用戶的動態(tài)行為，用SVM算法分析用戶的靜態(tài)數(shù)據(jù)來解決當(dāng)前的預(yù)測問題[15]。1.4研究的價值情感趨勢分析在現(xiàn)代社會中具有廣泛的應(yīng)用場景。無論是商業(yè)領(lǐng)域的消費(fèi)者評價分析，還是社交媒體中的輿論監(jiān)控，都需要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感趨勢分析。這種分析有助于企業(yè)理解消費(fèi)者的反饋，預(yù)測市場趨勢，制定更有效的營銷策略。同時，對于政府機(jī)構(gòu)和社會組織來說，情感趨勢分析也是監(jiān)測社會情緒、預(yù)測社會事件的重要手段?；贚STM和SVM的情感趨勢分析的研究，有助于推動相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新。通過不斷地優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、調(diào)整參數(shù)設(shè)置，可以提高模型的性能，使其更好地適應(yīng)實際應(yīng)用場景的需求。同時，這種研究也可以為其他領(lǐng)域提供借鑒和啟示，推動機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。基于LSTM和SVM的情感趨勢分析的研究也具有很高的價值。它可以為相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者提供新的研究思路和方法，推動相關(guān)理論的發(fā)展和完善。同時，這種研究也可以為其他研究者提供豐富的數(shù)據(jù)和案例，促進(jìn)學(xué)術(shù)交流和合作。綜上所述，基于LSTM和SVM的情感趨勢的分析和實現(xiàn)的研究價值體現(xiàn)在多個方面，包括實際應(yīng)用價值、技術(shù)發(fā)展價值以及學(xué)術(shù)價值等。隨著相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，這種研究將會在未來發(fā)揮更加重要的作用。1.5本研究的內(nèi)容情感分析是自然語言處理中的核心任務(wù)之一，情感分析主要是從文本數(shù)據(jù)中抽取情感信息，并據(jù)此作出判斷，其應(yīng)用領(lǐng)域極為廣泛?；谖谋镜那楦信袛嗪挖厔蓊A(yù)測需要有效的文本表示。為解決情感分類中上下文信息利用不充分，語義特征不明顯的問題。本文使用深度學(xué)習(xí)算法LSTM對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，再與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法SVM進(jìn)行對比。2基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)2.1情感分析的概述情感分析作為自然語言處理中的關(guān)鍵任務(wù)，其核心在于從文本數(shù)據(jù)中提取情感信息并進(jìn)行判斷。這一技術(shù)在實際應(yīng)用中擁有廣泛的適用領(lǐng)域。為了進(jìn)行基于文本的情感判斷與趨勢預(yù)測，有效的文本表示方法顯得尤為關(guān)鍵。情感趨勢分析，又稱為情感傾向分析或情感極性分析，旨在識別并分類文本中所蘊(yùn)含的情感或情緒。它主要依賴于先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對海量文本進(jìn)行深入剖析。這一技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，包括社交媒體輿情監(jiān)測、產(chǎn)品反饋分析、品牌聲譽(yù)維護(hù)、政治觀點挖掘以及新聞內(nèi)容的情感解讀等通過對文本數(shù)據(jù)的情感趨勢分析，企業(yè)和組織能夠更深入地洞察消費(fèi)者的需求變化、市場的反應(yīng)趨勢以及公眾對于特定事件或政策的情感傾向，進(jìn)而制定出更為精準(zhǔn)和有效的戰(zhàn)略決策。然而，情感趨勢分析也面臨諸多挑戰(zhàn)。文本數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性增加了情感識別的難度，情感表達(dá)的主觀性和模糊性也使得分析過程更具挑戰(zhàn)性。此外，不同領(lǐng)域和語境下的情感表達(dá)可能存在顯著差異，因此需要進(jìn)行針對性的分析和處理。為了克服這些挑戰(zhàn)，我們需要不斷改進(jìn)和優(yōu)化分析方法和技術(shù)，提高情感趨勢分析的準(zhǔn)確性和可靠性。同時，也需要結(jié)合具體應(yīng)用場景和需求，進(jìn)行定制化的情感趨勢分析，以更好地服務(wù)于實際應(yīng)用，并推動情感趨勢分析技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。2.2LSTM在自然語言處理中的應(yīng)用和優(yōu)點2.2.1LSTM在自然語言處理中的應(yīng)用情感分析：LSTM（長短網(wǎng)絡(luò)記憶）模型可以學(xué)習(xí)并理解文本中的情感傾向，從而判斷文本所表達(dá)的情感是正面還是負(fù)面。這對于分析產(chǎn)品評論、社交媒體帖子等非常有用，有助于企業(yè)了解消費(fèi)者的情緒并據(jù)此制定營銷策略。機(jī)器翻譯：在機(jī)器翻譯任務(wù)中，LSTM模型可以捕捉源語言和目標(biāo)語言之間的長期依賴關(guān)系，提高翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。LSTM通過其獨(dú)特的門控機(jī)制和長期依賴處理能力，在自然語言處理領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用，提高了各種任務(wù)的性能和準(zhǔn)確性。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，相信LSTM在自然語言處理中的應(yīng)用將會更加廣泛和深入。2.2.2在情感分析中使用LSTM的優(yōu)點處理長期依賴關(guān)系：情感分析要求細(xì)致考慮文本中的長期依賴關(guān)系，這是因為情感的表達(dá)往往涉及多個詞匯或句子的組合。而LSTM，憑借其獨(dú)特的記憶機(jī)制，能夠高效地保存并更新歷史信息，這對于捕捉文本中的長期依賴關(guān)系至關(guān)重要，從而有助于更精確地分析文本的情感傾向準(zhǔn)確處理序列數(shù)據(jù)：情感分析本質(zhì)上涉及序列處理，其中文本中詞語和句子的順序?qū)τ诎盐照w情感至關(guān)重要。LSTM在處理這類序列數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，能夠很好地捕捉文本中的上下文信息，這對于準(zhǔn)確判斷情感極性至關(guān)重要。處理大量文本數(shù)據(jù)：情感分析任務(wù)常涉及龐大的文本數(shù)據(jù)量。得益于其內(nèi)部記憶單元，LSTM能夠高效處理長序列數(shù)據(jù)，并精準(zhǔn)提取關(guān)鍵情感特征，因此在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。學(xué)習(xí)情感表達(dá)方式：LSTM具備可訓(xùn)練參數(shù)，能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)情感表達(dá)模式。經(jīng)過訓(xùn)練，LSTM能夠?qū)W會根據(jù)文本內(nèi)容判斷情感極性，進(jìn)而提升情感分析的性。LSTM在情感分析中的應(yīng)用能夠充分利用其處理長期依賴關(guān)系、序列數(shù)據(jù)和大量文本數(shù)據(jù)的能力，以及學(xué)習(xí)情感表達(dá)方式的特點，從而提高情感分析的準(zhǔn)確性和效率。2.3LSTM模型的介紹LSTM（LongShort-TermMemory）是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，專門用于解決序列數(shù)據(jù)中的長期依賴難題。它引入記憶單元來存儲長期信息，通過門控單元對輸入、輸出和隱藏狀態(tài)進(jìn)行門控調(diào)節(jié)來解決梯度消失和梯度爆炸問題，并能快速且準(zhǔn)確地捕捉長期依賴關(guān)系。LSTM能接收源語言句子作為輸入，學(xué)習(xí)句子間的對應(yīng)關(guān)系，并輸出目標(biāo)語言的翻譯結(jié)果。這只是LSTM在自然語言處理中的一部分應(yīng)用示例，實際上，LSTM在NLP領(lǐng)域有著更廣泛的應(yīng)用，如文本生成、語義角色標(biāo)注等。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，LSTM及其變種仍然是處理自然語言處理任務(wù)的重要工具之一。下面是LSTM的計算公式：1.輸入門（inputgate）計算公式：it其中，xt為當(dāng)前時刻的輸入，?t?1為上一時刻的隱狀態(tài)，ct?1為上一時刻的細(xì)胞狀態(tài)，wxi、2.遺忘門（forfetgate）計算公式為：ft其中，wxf、w3.候選細(xì)胞狀態(tài)（candidatestate)計算公式為：ct其中，wxc、w?c為候選細(xì)胞狀態(tài)的權(quán)重矩陣，4.細(xì)胞狀態(tài)(cellstate)更新的計算公式為：ct其中，⊙表示逐元素相乘的操作。5.輸出門（outputgate)的計算公式為：ot其中，wxo、w6.隱藏狀態(tài)（hiddenstate)更新的計算公式為：?t下面是LSTM的原理構(gòu)建圖：圖1LSTM長短期記憶網(wǎng)絡(luò)圖LSTM的核心思想是引入了三個門控單元（inputgate、forgetgate、outputgate）和一個記憶單元（cellstate），通過巧妙地將門控單元和記憶單元進(jìn)行組合，LSTM得以有效捕捉數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，因此在處理長序列數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。具體來說，LSTM的原理包括以下幾個關(guān)鍵組成部分：1.輸入門（It2.遺忘門（Ft3.輸出門（Qt4.記憶單元（Ct通過整合控單元與記憶單元，LSTM得以高效地捕獲文本中的長期依賴關(guān)系，從而在處理長序列數(shù)據(jù)時展現(xiàn)出更為卓越的性能。這種機(jī)制確保了LSTM在處理長序列文本時能夠準(zhǔn)確捕捉關(guān)鍵信息，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的預(yù)測和分析。總之，LSTM模型借助門控單元，成功解決了傳統(tǒng)RNN中的梯度問題，提升了性能，并能夠捕獲長期依賴關(guān)系。通過準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型、訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)優(yōu)，可以使用LSTM模型進(jìn)行情感分析或情感趨勢分析任務(wù)。2.4SVM在情感分析中的應(yīng)用和優(yōu)點2.4.1SVM在情感分析中的應(yīng)用支持向量機(jī)（SVM）在情感分析領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。情感分析是一種自然語言處理任務(wù)，旨在通過分析文本內(nèi)容來確定其情感傾向，即判斷文本所表達(dá)的情感是正面還是負(fù)面。SVM作為一種有效的分類算法，可以通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型來對文本進(jìn)行情感分類。SVM在情感分析中的優(yōu)勢在于其能夠有效地處理高維數(shù)據(jù)和非線性問題。通過引入核函數(shù)，SVM可以將原始數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而更好地捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和關(guān)系。這使得SVM在情感分析領(lǐng)域能夠取得較好的分類效果。SVM還具有較好的泛化能力，即對新數(shù)據(jù)的預(yù)測能力較強(qiáng)。通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，SVM能夠找到數(shù)據(jù)中的分類邊界，并據(jù)此對新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。這使得SVM在情感分析任務(wù)中能夠處理未見過的文本數(shù)據(jù)，并給出準(zhǔn)確的情感分類結(jié)果。SVM在情感分析中具有重要的應(yīng)用價值，通過合理的特征提取和模型訓(xùn)練，可以構(gòu)建出有效的情感分類模型，為實際應(yīng)用提供有力的支持。2.4.2在情感分析中使用SVM的優(yōu)點分類性能優(yōu)越：SVM作為一種出色的二分類算法，其核心在于尋找最佳的分隔超平面，從而有效地解決分類問題。在情感分析領(lǐng)域，SVM憑借其卓越的性能，能夠精確地將文本數(shù)據(jù)劃分為積極情感或消極情感兩大類別，展現(xiàn)出極高的分類準(zhǔn)確率。適用于高維數(shù)據(jù)：SVM算法具備將高維數(shù)據(jù)映射至低維空間的能力，從而簡化了計算過程。鑒于情感分析涉及的文本數(shù)據(jù)往往維度較高，SVM的這一特性使其在處理大規(guī)模、高維度的文本數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。對數(shù)據(jù)量要求不高：SVM算法擅長處理小樣本數(shù)據(jù)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。因此，在情感分析任務(wù)中，即便數(shù)據(jù)集規(guī)模有限，SVM也能實現(xiàn)較為理想的分類效果。靈活性強(qiáng)：SVM具有靈活的參數(shù)調(diào)整能力，可以優(yōu)化模型性能以適應(yīng)不同情感分析需求。魯棒性強(qiáng)：SVM算法對于噪聲數(shù)據(jù)和異常值具備較強(qiáng)的抗干擾能力，在處理涉及噪聲或異常值的情感分析任務(wù)時，能夠維持穩(wěn)定的性能表現(xiàn)。SVM在情感分析中雖然具備眾多優(yōu)勢，但其性能仍受特征選擇和參數(shù)設(shè)置等因素影響。因此，在實際應(yīng)用中，需根據(jù)任務(wù)特點和數(shù)據(jù)集屬性對SVM進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整和優(yōu)化。2.5SVM模型的介紹SVM作為一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，廣泛應(yīng)用于情感分析。在情感分類任務(wù)中，SVM可通過訓(xùn)練模型并利用文本特征，有效劃分文本為積極或消極情感類別。情感強(qiáng)度分析：除了簡單的情感分類，SVM還可用于分析情感的強(qiáng)度。通過構(gòu)建一個回歸SVM模型，可以預(yù)測文本的情感得分或情感強(qiáng)度。原理：SVM是一種二分類模型，通過尋找最佳分割超平面來解決分類問題。該算法將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，以便用一個超平面將數(shù)據(jù)劃分為兩類。同時，SVM算法還能充分利用數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，提高分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。在情感分析中，SVM被用于將文本分類為正面或負(fù)面的情感。SVM的基本公式如下：對于二分類任務(wù)（線性可分）：sum(alp?ai?y對于二分類任務(wù)（線性不可分）：sum(alp?ai?sum(alp?ai?在支持向量機(jī)中，alphai充當(dāng)拉格朗日乘子的角色，專門對應(yīng)那些支持向量。而yi則是用來標(biāo)識樣本點所屬類別的標(biāo)簽，其取值可以是-1或+1，分別代表兩個不同的類別。至于xi，它代表的是支持向量的特征向量，是構(gòu)建分類超平面時的關(guān)鍵依據(jù)。當(dāng)面對一個待分類的樣本時，其特征向量被標(biāo)記為x，基于這些特征向量和對應(yīng)的alphai、yi值，支持向量機(jī)能夠做出準(zhǔn)確的分類決策。SVM的核心目標(biāo)在于尋找一個最佳的超平面，該超平面能夠精準(zhǔn)地將不同類別的樣本點分隔開，同時確保支持向量與這個超平面之間的距離達(dá)到最大化，即實現(xiàn)間隔的最大化。通過引入拉格朗日乘子并使用核函數(shù)，使得SVM能夠解決非線性可分問題。3作品設(shè)計3.1實驗數(shù)據(jù)集3.1.1數(shù)據(jù)集的選取在GitHub（/TxxLouisRomance/NLPdataset）中下載的數(shù)據(jù)集共計20000多條評價。該數(shù)據(jù)集主要包含書籍評論和熱水器評論數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集在發(fā)布時已經(jīng)過預(yù)處理和標(biāo)注，包含了明確的情感標(biāo)簽（積極和消極），數(shù)據(jù)集可以直接用于情感分析任務(wù)。經(jīng)過整合和整理，將所有的正評保存在neg.csv文件中，將所有的負(fù)評保存在neg.csv文件中。（即：positive代表積極態(tài)度；negative代表消極態(tài)度，如下圖數(shù)據(jù)集的分類所示）正面評價和負(fù)面評價的比例大約是1∶1，也就是說，好評和差評的數(shù)量相對均衡。這樣的比例設(shè)計可以更全面和客觀地反映用戶對產(chǎn)品的態(tài)度和滿意度。這樣的數(shù)據(jù)集能夠為分析商品的產(chǎn)品質(zhì)量、用戶體驗和市場聲譽(yù)提供重要參考。通過對用戶評價進(jìn)行情感分析和情感趨勢分析，可以幫助了解用戶對不同產(chǎn)品領(lǐng)域的評價情況，從而改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量、優(yōu)化用戶體驗以及制定更精準(zhǔn)的市場策略。圖2數(shù)據(jù)集的分類示意圖3.1.2讀取積極評價和消極數(shù)據(jù)集讀取積極評價和消極評價的數(shù)據(jù)集,為每行數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽列，積極評價為1，消極評價為0。如圖3情感分類圖所示：圖3情感分類圖積極的用1表示，代碼如下：pos=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/ColabNotebooks/1222/pos.csv',header=None)foriinrange(len(pos)):pos.loc[i,'label']=1pos.columns=['text','label']pos.head()#label=1表示積極即消極的用0表示，代碼如下：neg=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/ColabNotebooks/1222/neg.csv',header=None)foriinrange(len(neg)):neg.loc[i,'label']=0neg.columns=['text','label']neg.head()#label=0表示消極3.1.3合并積極和消極數(shù)據(jù)集使用pd.concat函數(shù)將積極評價和消極評價的數(shù)據(jù)集合并為一個新的數(shù)據(jù)集data。核心代碼如下：datadata=pd.concat(objs=[pos,neg],axis=0,ignore_index=True)3.1.4提取中文字符并計算長度提取了數(shù)據(jù)集中每行文本的中文字符，并將這些中文字符存儲在新的列中。計算了這些中文字符的長度，并將這些長度值存儲在新的列中。clean_text包含中文字符，length包含這些中文字符的長度。分詞處理是自然語言處理中常見的預(yù)處理步驟，用于將文本按照詞語或其他基本單位進(jìn)行劃分。展示所有數(shù)據(jù)中工作內(nèi)容分詞后的長度，代碼如下：y_list=[]length=0foriinrange(len(data)):y_list.append(data.loc[i,'length'])length=length+1x_list=[]foriinrange(1,length+1):x_list.append(i)數(shù)據(jù)的可視化處理如圖4所示。圖4數(shù)據(jù)中工作內(nèi)容分詞后的長度根據(jù)圖6可知，折線圖的橫坐標(biāo)依次表示樣本的編號；隨著數(shù)據(jù)在橫坐標(biāo)列中的順序增加，對應(yīng)的工作內(nèi)容分詞后的長度（縱坐標(biāo)）是如何變化的。這可以幫助觀察和分析工作內(nèi)容分詞后長度的分布趨勢或模式。展示工作內(nèi)容分詞后的長度。它通過遍歷數(shù)據(jù)集，將每個工作內(nèi)容的長度添加到y(tǒng)_list中。同時，通過循環(huán)生成與y_list長度相等的橫坐標(biāo)列表x_list。能夠幫助我們直觀地了解工作內(nèi)容分詞后的長度分布情況，幫助我們更好地理解和分析數(shù)據(jù)。其中分詞后長度在1500以上的一條實例如圖5所示。圖5較長文本示例圖其中大部分文本長度位于0～100之間，一條實例如圖6所示。圖6較短文本示例圖3.1.5處理和準(zhǔn)備用于文本分類任務(wù)的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：從數(shù)據(jù)集中提取出清潔后的文本和對應(yīng)的標(biāo)簽。數(shù)據(jù)劃分：將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，占比為80%訓(xùn)練集和20%測試集。文本預(yù)處理：通過jieba分詞庫對訓(xùn)練集文本進(jìn)行分詞處理，并將處理后的文本保存為新的序列。構(gòu)建詞匯表和序列化：使用Tokenizer構(gòu)建詞匯表，并對訓(xùn)練集文本進(jìn)行序列化，即將文本轉(zhuǎn)換為整數(shù)序列。序列填充：由于LSTM模型需要固定長度的輸入，因此使用pad_sequences函數(shù)將序列填充到相同的長度（這里為512）。分詞處理是自然語言處理中常見的預(yù)處理步驟，用于將文本按照詞語或其他基本單位進(jìn)行劃分。圖5是分詞處理的流程。圖7分詞處理流程圖3.2使用LSTM進(jìn)行情感分類預(yù)測構(gòu)建模型：定義了一個深度學(xué)習(xí)模型，用于文本分類任務(wù)。模型編譯：配置了模型的損失函數(shù)、優(yōu)化器和評估指標(biāo)。模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練。測試集處理：對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使其與訓(xùn)練集數(shù)據(jù)格式一致。模型預(yù)測：使用訓(xùn)練好的模型對測試集進(jìn)行預(yù)測。性能評估：計算并顯示模型的分類報告和混淆矩陣。如圖8所示圖8模型訓(xùn)練過程輸出根據(jù)圖8可知模型進(jìn)行了5個周期（Epochs）的訓(xùn)練。在每個周期結(jié)束時，輸出了該周期在訓(xùn)練集上的損失（loss）和準(zhǔn)確率（accuracy），以及在驗證集上的損失和準(zhǔn)確率。性能評估：使用classification_report和confusion_matrix計算預(yù)測結(jié)果的分類性能指標(biāo)，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，并繪制混淆矩陣圖進(jìn)行可視化。構(gòu)建和訓(xùn)練基于文本數(shù)據(jù)的LSTM二分類模型，以及利用測試集評估其性能的過程涉及：數(shù)據(jù)預(yù)處理即數(shù)據(jù)的清洗、選擇合適的算法來構(gòu)建模型、模型編譯、模型訓(xùn)練、測試集預(yù)處理、模型預(yù)測和結(jié)果評估等步驟。其中，在模型預(yù)測中，訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測會給出一個浮點數(shù)數(shù)組，代表每個樣本屬于正類的概率，在本文中，選取0.5為閾值，也即屬于正類的概率大于0.5就將該樣本歸為正類，對于SVM模型也是如此，之后便不再贅述。通過上述這些步驟就可以訓(xùn)練一個基于文本數(shù)據(jù)的二分類模型，并對其性能進(jìn)行評估。整體上，該流程演示了文本分類模型的完整構(gòu)建與訓(xùn)練過程，涵蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、編譯、訓(xùn)練、預(yù)測與評估等關(guān)鍵步驟，實現(xiàn)了對文本數(shù)據(jù)的分類任務(wù)。結(jié)果如下圖所示：圖9LSTM的數(shù)據(jù)處理根據(jù)圖9可知：模型訓(xùn)練過程中的參數(shù)統(tǒng)計信息，它提供了三個參數(shù)的數(shù)量：總參數(shù)（Totalparams）396961個、可訓(xùn)練參數(shù)（Trainableparams）396961個和不可訓(xùn)練參數(shù)0（Non-trainableparams）。3.3使用SVM進(jìn)行情感分類預(yù)測使用支持向量機(jī)（SVM）算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的過程，并輸出了分類結(jié)果的報告。導(dǎo)入sklearn.svm模塊：其中的SVC類是實現(xiàn)支持向量機(jī)分類器的工具，創(chuàng)建支持向量機(jī)分類器對象clf，并設(shè)置了一些參數(shù)，如gamma=’auto’、cache_size=12000和max_iter=-1。訓(xùn)練和預(yù)測SVM模型：使用訓(xùn)練集X_train_pad（特征數(shù)據(jù)）和對應(yīng)的標(biāo)簽y_train來訓(xùn)練SVM模型。使用訓(xùn)練好的SVM模型對測試集進(jìn)行預(yù)測。評估模型性能：使用classification_report()函數(shù)生成分類結(jié)果的報告，比較預(yù)測結(jié)果y_pred_SVM和真實標(biāo)簽y_test之間的差異，報告包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)。計算混淆矩陣：使用confusion_matrix函數(shù)計算混淆矩陣cm，它展示了模型在每個類別上的真正例、假正例、真反例和假反例的數(shù)量。該過程展示了從SVM分類器的初始化、訓(xùn)練、預(yù)測到性能評估和結(jié)果可視化的完整流程，是機(jī)器學(xué)習(xí)分類任務(wù)中常見的實踐過程。通過這些步驟，可以全面了解模型在測試集上的性能，并為后續(xù)的模型優(yōu)化提供指導(dǎo)。4實驗結(jié)果展示4.1LSTM模型結(jié)果lstm主要步驟：模型編譯-模型訓(xùn)練-測試預(yù)處理-模型預(yù)測-預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)換，將模型輸出的概率值轉(zhuǎn)換為具體的分類標(biāo)簽。這里使用了閾值法，如果概率大于或等于0.5，則預(yù)測為正類（標(biāo)簽為1），否則為負(fù)類（標(biāo)簽為0）。核心代碼如下：pile(loss="binary_crossentropy",optimizer='adam',metrics=['accuracy'])model.fit(x=X_train_pad,y=y_train,batch_size=32,epochs=5,validation_split=0.1)X_test=X_test.map(process)X_test_seq=tokenizer.texts_to_sequences(X_test)X_test_pad=pad_sequences(X_test_seq,maxlen=512)pred=model.predict(x=X_test_pad)y_pred=(pred>=0.5)*1其中，pred是預(yù)測評分（即概率值），y_pred變量是對這些概率值進(jìn)行閾值處理后的結(jié)果，即將概率值轉(zhuǎn)換為具體的分類標(biāo)簽（0或1）。LSTM的混淆矩陣如圖10所示。核心代碼如下：fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,ConfusionMatrixDisplaycm=confusion_matrix(y_true=y_test,y_pred=y_pred)labels=['0','1']disp=ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm,display_labels=labels)disp.plot()plt.show()圖10LSTM的混淆矩陣圖混淆矩陣通常是一個二維數(shù)組，通過Sklearn下的工具展示，這些封裝好的工具內(nèi)部會根據(jù)數(shù)據(jù)初始的標(biāo)簽進(jìn)行劃分來進(jìn)行展示，不把數(shù)據(jù)分開展示，那就只有一個準(zhǔn)確率，只有分開展示才能有F1-score，召回率。這樣效果更直觀。對于SVM模型也是如此，之后便不再贅述。1865加221等于2086對應(yīng)于圖10中的第一類消極數(shù)據(jù)樣本數(shù)量，186加1949等于2135對應(yīng)于圖10中的第二類積極數(shù)據(jù)樣本數(shù)量。對模型進(jìn)行了分類報告（classificationreport）。報告展示了不同類別的精確率（precision）、召回率（recall）和F1分?jǐn)?shù)（f1-score），以及每個類別的支持?jǐn)?shù)（support），模型訓(xùn)練的時候是消極和積極的數(shù)據(jù)都在一起的。如圖11所示。圖11LSTM模型結(jié)果根據(jù)圖11可知，有兩個類別，消極和積極。最終，給出了包括整體準(zhǔn)確率和宏平均、加權(quán)平均等指標(biāo)。本例中，評估了4221個樣本的整體性能。這些結(jié)果可評估模型在訓(xùn)練和驗證中的性能，有助于判斷模型優(yōu)劣，并據(jù)此進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。4.2

SVM模型結(jié)果SVM的混淆矩陣如圖12所示。核心代碼如下：cm=confusion_matrix(y_true=y_test,y_pred=y_pred_SVM)labels=['0','1']disp=ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm,display_labels=labels)disp.plot()plt.show()圖12SVM的混淆矩陣圖其中681加1405等于2086對應(yīng)于圖12中的第一類消極數(shù)據(jù)樣本數(shù)量，5加2130等于2135對應(yīng)于圖12中的第二類積極數(shù)據(jù)樣本數(shù)量。支持向量機(jī)（SVM）模型來訓(xùn)練一個分類器，并評估其性能。報告展示了在每個類別上的精準(zhǔn)率（precision）、召回率（recall）和F1分?jǐn)?shù)（f1-score），以及原樣本中的支持?jǐn)?shù)（support）。核心代碼如下：fromsklearn.svmimportSVCclf=SVC(gamma='auto',cache_size=12000,max_iter=-1)print("Trainingthedataset...")clf=clf.fit(X_train_pad,y_train)print("TrainingCompleted")y_pred_SVM=clf.predict(X_test_pad)print(classification_report(y_test,y_pred_SVM,digits=4))運(yùn)行結(jié)果如下：圖13SVM模型結(jié)果報告展示了在每個類別上的精準(zhǔn)率（precision）、召回率（recall）和F1分?jǐn)?shù)（f1-score），以及原樣本中的支持?jǐn)?shù)（support）。根據(jù)圖13可知，有兩個類別，消極和積極，整體的表現(xiàn)一般。值得注意的是，圖13中出現(xiàn)了召回率高達(dá)0.9977的情況，這說明模型將幾乎所有實際為正樣本的樣本都正確地預(yù)測為正樣本，即沒有漏報正樣本，考慮可能是下述原因：1.模型過擬合：模型可能過于復(fù)雜，以至于對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的正樣本特征進(jìn)行了過度學(xué)習(xí)，導(dǎo)致在測試集或?qū)嶋H應(yīng)用中，只要遇到與訓(xùn)練集中正樣本相似的數(shù)據(jù)，都會將其判斷為正樣本。2.樣本分布問題：如果測試集中正樣本的數(shù)量遠(yuǎn)多于負(fù)樣本，或者正樣本的特征非常明顯，模型可能很容易就能識別出所有的正樣本，從而導(dǎo)致召回率接近或達(dá)到1。3.閾值調(diào)整：在某些情況下，通過調(diào)整模型的決策閾值，可以影響召回率。降低閾值可能會增加模型將樣本預(yù)測為正樣本的概率，從而提高召回率。但是，這同時也可能增加誤報率，即將負(fù)樣本錯誤地預(yù)測為正樣本。最后，給出了整體的宏平均和加權(quán)平均，其中宏平均即為各類別指標(biāo)的均值，而加權(quán)平均則是每個類別指標(biāo)按照支持?jǐn)?shù)加權(quán)平均的結(jié)果。總體而言，模型在測試集上表現(xiàn)不佳，可能因訓(xùn)練過擬合或特征學(xué)習(xí)不足，需進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。4.3SVM與LSTM模型對比圖14LSTM和SVM的ROC-AUC曲線圖使用ROC曲線和AUC值來評估LSTM模型和SVM模型在二分類任務(wù)中的性能。計算LSTM模型在測試集上的ROC曲線數(shù)據(jù)，并得出相應(yīng)的AUC值。接著計算SVM模型的ROC曲線數(shù)據(jù)和AUC值。最后使用這些數(shù)據(jù)繪制ROC曲線圖，并在圖表上顯示AUC值，以直觀地比較兩個模型在不同閾值下的性能。用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)，使用ImageDataGenerator類創(chuàng)建圖像增強(qiáng)生成器對象，并將其應(yīng)用于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)。該圖像增強(qiáng)生成器根據(jù)設(shè)定的參數(shù)對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、平移、剪裁、縮放、翻轉(zhuǎn)等處理，以增加數(shù)據(jù)樣本的多樣性。通過生成的增強(qiáng)圖片，可以提高模型的泛化能力和對真實環(huán)境的適應(yīng)性。目的分別是評估模型在二分類任務(wù)中的性能，并改善模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。這樣可以提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，以更好地應(yīng)對實際應(yīng)用中的需求。繪制ROC曲線并計算AUC(AreaUnderCurve)來比較LSTM和SVM在情感分析任務(wù)中的性能。結(jié)論：LSTM的ROC曲線下面積（AUC）為lstm（roc=0.96）SVM的ROC曲線下面積（AUC）為svm（roc=0.66）通過比較這兩個AUC值，可以得出LSTM和SVM在情感分析任務(wù)中的性能比較結(jié)果。AUC值越接近1，說明分類器的性能越好。上圖直觀地顯示，LSTM模型性能優(yōu)于SVM，且多次運(yùn)行結(jié)果更穩(wěn)定。4.4對于LSTM模型的封裝這里選擇使用Gradio框架進(jìn)行封裝。Gradio是一個基于Python的用于快速構(gòu)建AI應(yīng)用的框架，簡單便捷，擁有豐富的組件庫。界面中包含兩個文本框，“Input”文本框用來輸入需要進(jìn)行情感分析的文本，輸入完成后點擊“Run”按鈕，后臺會調(diào)用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測，并在“Output”文本框中輸出預(yù)測的結(jié)果，結(jié)果只有兩種情況，“積極”或“消極”。在模型預(yù)測中，訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測會給出一個浮點數(shù)數(shù)組，代表每個樣本屬于正類的概率，在本文中，選取0.5為閾值，正類的概率大于0.5就將該樣本歸為正類積極示例圖如圖15所示圖15LSTM系統(tǒng)積極封裝圖負(fù)類的概率小于于0.5就將該樣本歸為負(fù)類消極示例圖如圖16所示圖16LSTM系統(tǒng)消極封裝圖5總結(jié)與展望5.1總結(jié)情感分類需要對文本的含義和情感進(jìn)行準(zhǔn)確理解，而文本數(shù)據(jù)的語義含義通常是復(fù)雜多變的；情感可能受到上下文的影響，同樣的詞語在不同的語境下可能具有不同的情感傾向，因此需要考慮上下文信息。同時，文本數(shù)據(jù)通常具有高維稀疏性和噪聲干擾，這會影響模型的性能和泛化能力。本文采用支持向量機(jī)（SVM）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類。實驗表明，SVM能夠有效地處理高維稀疏數(shù)據(jù)，而LSTM則能捕捉文本數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，從而在序列建模任務(wù)中取得了很好的效果。本文首先加載數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理、去除停用詞，刪除缺失值等預(yù)處理操作，然后搭建SVM和LSTM分類模型，將預(yù)處理好的數(shù)據(jù)特征按照訓(xùn)練和測試比例8：2劃分?jǐn)?shù)據(jù)，載入數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練分類模型，測試數(shù)據(jù)能否在評價模型的準(zhǔn)確性和泛化能力表現(xiàn)的更好。測試指標(biāo)選擇公認(rèn)的分類指標(biāo)：準(zhǔn)確率，召回率、F1值等。過實驗評估，我們比較了SVM和LSTM兩種方法在情感分類任務(wù)上的性能。并使用效果較好的LSTM模型對真實文本評論進(jìn)行了分析，取得了良好的效果?？偠灾?，LSTM和SVM的情感趨勢分析方法能有效捕捉文本情感信息，預(yù)測情感趨勢。然而，在實際應(yīng)用中需要考慮到數(shù)據(jù)質(zhì)量、參數(shù)調(diào)優(yōu)、特征選擇等要點，并進(jìn)行充分的評估和驗證，以確保模型的穩(wěn)定性和性能。最終，根據(jù)特定任務(wù)的需求，可能需要進(jìn)一步的改進(jìn)和調(diào)整來提高情感趨勢分析的準(zhǔn)確性和適應(yīng)能力。5.2展望然而，隨著新評論的更新以及新詞匯的出現(xiàn)，現(xiàn)有模型無法準(zhǔn)確判斷該詞匯是正向的還是負(fù)向，因為在下一步工作中，本文將進(jìn)一步更新迭代模型，將數(shù)據(jù)由離線轉(zhuǎn)化為在線，不斷地接受新詞匯并加入訓(xùn)練，不斷地迭代更新模型，讓模型一直處于一種學(xué)習(xí)的狀態(tài)。同時，由于LSTM本身的局限性，導(dǎo)致時序數(shù)據(jù)過長而丟失數(shù)據(jù)的情況?？紤]這兩個方面的原因，下面是本文進(jìn)一步需考慮的工作：現(xiàn)實世界中的情感表達(dá)往往不僅僅依賴于文本，還可能涉及到圖像、音頻和視頻等多種形式的數(shù)據(jù)。因此，基于LSTM和SVM的情感趨勢分析可以進(jìn)行擴(kuò)展，將多模態(tài)數(shù)據(jù)納入考慮，以更全面地分析和預(yù)測情感趨勢。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以用于情感分析任務(wù)中進(jìn)行策略調(diào)整和決策優(yōu)化。通過與環(huán)境的交互，在實時語境下動態(tài)調(diào)整情感分析模型的輸出，可以進(jìn)一步提高情感趨勢分析的性能和適應(yīng)能力。目前，基于LSTM和SVM的情感趨勢分析多數(shù)是監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，需要標(biāo)記好的情感標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練。未來的研究可以探索使用非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行情感趨勢分析，以減少標(biāo)注成本并擴(kuò)大應(yīng)用范圍。綜上所述，基于LSTM和SVM的情感趨勢分析還有許多改進(jìn)和發(fā)展的方向。這些方向涵蓋了遷移學(xué)習(xí)、特征表示、數(shù)據(jù)規(guī)模和標(biāo)注、知識圖譜、解釋性和可解釋性，以及社交媒體等領(lǐng)域。通過深入研究和探索，可以進(jìn)一步提高情感趨勢分析的性能和應(yīng)用范圍。

參考文獻(xiàn)劉慧慧;王愛銀;劉禹彤.\t"/kcms2/article/_blank"\o"基于SVM的文本情感分析——以新冠疫情事件為例"基于SVM的文本情感分析——以新冠疫情事件為例[J].\t