在本毕业设计项目中，主要涉及的是利用word2vec和SVM（支持向量机）进行中文评论的情感分析。这是一个非常实用且具有挑战性的任务，因为中文文本的处理相对于英文来说更为复杂，需要处理诸如词汇的多音字、词性的多样性等问题。下面将详细介绍这个项目中的关键知识点。 1. **word2vec**：word2vec是Google开发的一种用于学习词向量的神经网络模型。它有两种主要的实现方式：Continuous Bag of Words (CBOW) 和 Skip-gram。在这个项目中，word2vec被用来将中文词汇转换为低维度的连续向量表示，这些向量能够捕捉到词汇之间的语义关系。通过训练，每个词在高维空间中的位置可以反映出其上下文的相关性，使得“king”与“queen”的距离可能比“king”与“car”更近，这对于情感分析这样的自然语言处理任务非常有帮助。 2. **支持向量机（SVM）**：SVM是一种监督学习算法，常用于分类和回归问题。在情感分析中，SVM通过对训练数据的学习建立一个分类边界，将正面评论和负面评论分隔开。通过调整超参数（如核函数、正则化参数C等），SVM能够找到最佳的决策边界，以最大化两类样本之间的间隔。 3. **中文文本分类**：这是该项目的核心任务，即根据评论内容判断其情感倾向，通常分为正面和负面两类。在处理中文文本时，需要进行预处理步骤，包括分词（使用jieba等工具）、去除停用词、词干提取等，以便为后续的模型训练提供有效的输入。 4. **数据集**：项目提供的数据集包含了微博评论，这些评论是进行情感分析的训练和测试样本。在实际操作中，需要将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。 5. **模型训练与评估**：使用word2vec得到的词向量作为特征，输入到SVM模型进行训练。在训练过程中，可能会使用交叉验证来优化模型参数。模型训练完成后，使用测试集评估模型的准确率、召回率、F1分数等指标，以了解模型在未见过的数据上的表现。 6. **代码实现**：项目提供可直接运行的代码，这通常包括数据预处理、模型构建、训练、预测和结果评估等步骤。代码可能使用Python编程语言，结合nltk、jieba、scikit-learn等库完成。 通过这个项目，学生可以深入理解自然语言处理的基本技术，特别是word2vec和SVM在实际问题中的应用，同时也能掌握数据预处理、模型训练与评估的完整流程，对于提升在机器学习和自然语言处理领域的实践能力有着重要作用。