4.1 传统机器学习方法

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4.1 传统机器学习方法 4.1 传统机器学习方法在深度学习浪潮席卷自然语言处理领域之前，文本分类和情感分析任务主要依赖于传统的机器学习方法。这些方法的核心在于精心设计的特征工程以及选择合适的统计或机器学习模型。尽管深度学习在许多复杂任务上取得了突破，但传统方法因其相对的简单性、计算效率、可解释性以及在数据量较少时的良好表现，至今仍是重要的工具，并且常被用作性能基线。本章节将详细介绍传统机器学习方法在文本分类和情感分析中的应用，包括关键的特征工程技术以及常用的算法模型。 4.1.1 特征工程：将文本转化为数值表示传统机器学习模型无法直接处理原始文本数据。因此，首要任务是将非结构化的文本转化为结构化的数值向量，这个过程称为特征工程。特征工程的质量直接影响模型的性能。