文本情感分析与劳动力市场智能建模优化

# 文本情感分析与劳动力市场智能建模优化 ## 文本情感分析算法 ### 特征向量维度 在文本情感分析中，统计文本字符数量为 23，基于词性的特征数量是 15，基于表情符号的特征数量为 4，字符向量的总维度达到 42。 ### 决策树集成构建算法步骤 该算法用于文本情感分析，具体步骤如下： 1. 输入文本 D。 2. 基于统计、词性和表情符号，生成与文本 D 匹配的特征向量 X [ Rp。 3. 使用一组决策树，得到与 X 向量对应的预测值： - $\hat{y} = (T_1(X, Q_1), \cdots, T_M(X, Q_M))$ - 其中 $\hat{y}_m = T_M(X, Q_M)$，$\hat{y}_m$ 是使用树和 X 样本得到的预测值，$\hat{y}_m \in \{0, 1\}$，$\{Q\} = \{\phi_m(Q_m); m = 1, M\}$ 是决策树集合，M 是树的数量，$Q = \{Q_1, \cdots, Q_m\}$ 是树的参数。 4. 隐藏层的神经元值 $h_i$ 为： - $h_i = s_1(\sum_{j = 1}^{M} w_{ij} \cdot \hat{y}_j + b_i); i = 1, l$ - 其中 $w_{i1}, \cdots, w_{im}$ 是隐藏层神经元的权重值，$b_i$ 是隐藏层神经元的偏置系数，$s_1(x) = max(0, x)$ 是 ReLU 激活函数。 5. 输出层的预测值 P 为： - $P = s_2(\sum_{j = 1}^{l} w_{1j} \cdot h_j + b_1)$ - 其中 $s_2(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$ 是 sigmoid 激活函数。 6. 确定情感分析结果：若 $P \geq 0.5$，则文本为积极；否则，文本为消极。 ### 实验准备与数据集 为评估提出的模型和展示程序性能，选择了较大的数据集。使用乌兹别克电影评论数据集（UzMRC），该数据集通过 YouTube 数据 API 收集乌兹别克电影评论。语料库中评论情况如下： | 类型 | 数量 | | ---- | ---- | | 拉丁字母评论 | 5351 | | 西里尔字母评论 | 7903 | | 拉丁和西里尔混合评论 | 58 | | 表情符号和其他符号评论 | 817 | | 积极评论 | 9732 | | 消极评论 | 4397 | | 总评论数 | 14129 | 该语料库由 6 名标注员标注，训练和测试时对算法语料库应用 10 次交叉验证。基于文本统计、词性和表情符号生成特征向量，并使用决策树集成构建算法（CEDT）进行实验研究。同时，还对多种著名机器学习算法进行实验，包括 k - 近邻、神经网络、支持向量机、决策树和朴素贝叶斯分类器算法，以比较提出的算法。 ### 不同机器学习算法设置 1. **k - 近邻（k - NN）**：采用线性最近邻搜索的 k - 近邻分类器，不考虑距离值。 2. **神经网络（NN）**：一个具有两个隐藏层架构的多层感知器神经网络，每个隐藏层有 30 个 sigmoid 节点，使用反向传播算法进行 5000 次迭代训练。 3. **支持向量机（SVM）**：测试了两种不同的核函数，即径向基核（SVM - rbf）和多项式核（SVM - poly），并使用基向量算法和顺序最小优化算法。 4. **决策树（DT）**：测试了两种树算法，即误差减少树（RT）和 C4.5 决策树（C4.5）。决策树算法利用数据增益或差异减少和剪枝设计，使用减少误差修剪和反向拟合。 5. **朴素贝叶斯分类器（NB）**：应用贝叶斯网络，这是一种通过有向无环图描述一组随机变量及其条件依赖关系的概率图形模型，并使用 K2 搜索算法和简单估计器（alpha = 0.5）。在这种情况下，信息特征向量反映了多项式生成的某些事件的频率。 ### 实验结果分析 通过准确率评估指标来评估算法的执行情况，准确率计算公式为： $Accuracy = \frac{true positives + true negatives}{true positives + false positives + true negatives + false negatives}$ 实验结果如下表所示： | 分类算法 | 准确率（%） | | ---- | ---- | | k - NN | 80.26 | | NN | 82.72 | | SVM - poly | 84.55 | | SVM - rbf | 84.39 | | C4.5 | 83.46 | | CEDT | 85.25 | | RT | 84.12 | | NB | 75.34 | 从表中可以清晰看出，决策树集成算法取得了 85.25% 的最佳分类准确率，而 SVM - poly、SVM - rbf 和神经网络算法的准确率比决策树集成算法低约 1%。 ## 劳动力市场智能建模优化 ### 研究背景与意义 当今世界，计算机化和数字化进程迅速发展，对劳动力市场，尤其是智能化劳动力市场的有效发展进行科学研究至关重要。诸如提高劳动力流动性、引入现代就业形式、发展现代劳动力市场基础设施以及将现代软件产品引入就业服务和相关部门等科学领域意义重大。 ### 劳动力市