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基于情感词典、k-NN、Bayes、最大熵、SVM的情感分析比较及优缺点
基于情感词典、k-NN、Bayes、最大熵、SVM的情感分析比较及优缺点
机器学习AI算法工程
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发布于 2019-10-28 20:09:56
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发布于 2019-10-28 20:09:56
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机器学习AI算法工程
1、预处理
几种情感分析方法比较
基于词典
准确率:准确率较高(80%以上),随着人工工作量的增加,准确率增加
优点:易于理解
缺点:人工工作量大
基于k_NN
准确率:很低(60% - 70%)
优点:思想简单、算法简单
缺点:准确率低;耗内存;耗时间
基于Bayes
准确率:还可以(70% - 80%)
优点:简单,高效,运算速度快,扩展性好
缺点:准确率不高,达不到实用
基于最大熵
准确率:比较高(83%以上)
优点:准确率高
缺点:训练时间久
基于SVM
准确率:最高(85%以上)
优点:准确率高
缺点:训练耗时
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原始发表:2019-05-04,如有侵权请联系
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