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社区首页 >专栏 >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

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机器学习AI算法工程
发布2019-10-28 20:09:56
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发布2019-10-28 20:09:56
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文章被收录于专栏: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 cloudcommunity@tencent.com 删除

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