一、项目背景与目标

自然语言处理（NLP）作为人工智能的核心领域，情感极性分类是其重要分支。本大作业以新闻文本为研究对象，通过机器学习或深度学习模型，实现新闻标题或内容的情感倾向判断（积极、消极、中性）。项目目标包括：

1. 掌握文本情感分析的核心流程；
2. 实现从数据预处理到模型部署的全流程开发；
3. 提供可复用的源代码与详细文档说明。

情感分类在舆情监控、市场分析等领域具有广泛应用。例如，金融新闻的情感倾向可能影响投资者决策，社交媒体新闻的情感分析可辅助品牌声誉管理。本项目的实践价值在于，通过技术手段将非结构化文本转化为结构化情感标签，为下游应用提供数据支持。

二、技术实现方案

1. 数据准备与预处理

数据来源可选择公开新闻数据集（如Kaggle新闻数据集）或自建数据集。预处理步骤包括：

• 文本清洗：去除HTML标签、特殊符号、停用词（如“的”“是”）；
• 分词与向量化：使用中文分词工具（如Jieba）将文本拆分为词语序列，再通过TF-IDF或Word2Vec转换为数值向量；
• 标签编码：将情感标签（积极/消极/中性）映射为数值（如1/0/-1）。

示例代码（Python）：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def preprocess_text(text):
    words = [word for word in jieba.cut(text) if len(word) > 1]  # 去除单字
    return " ".join(words)
texts = ["这条新闻令人振奋", "市场表现令人失望"]
processed_texts = [preprocess_text(t) for t in texts]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(processed_texts)

2. 模型选择与训练

方案一：传统机器学习

使用支持向量机（SVM）或随机森林（Random Forest）等算法，适合小规模数据集。

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2)
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)
print("Accuracy:", model.score(X_test, y_test))

方案二：深度学习

基于LSTM或BERT的模型可捕捉长距离依赖关系，适合复杂语义场景。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
model = Sequential([
    Embedding(input_dim=10000, output_dim=128),
    LSTM(64),
    Dense(3, activation='softmax')  # 3类输出
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

3. 模型评估与优化

通过准确率（Accuracy）、F1值等指标评估模型性能。优化策略包括：

• 超参数调优：调整LSTM层数、学习率等；
• 数据增强：同义词替换、回译（翻译为其他语言再译回）增加数据多样性；
• 集成学习：结合多个模型的预测结果。

三、源代码结构说明

项目代码采用模块化设计，主要目录如下：

/project
  ├── data/                # 原始数据与预处理后数据
  ├── src/
  │   ├── preprocess.py    # 文本清洗与向量化
  │   ├── model.py         # 模型定义与训练
  │   └── predict.py       # 预测接口
  ├── docs/                # 技术文档与使用说明
  └── requirements.txt     # 依赖库列表

关键文件说明：

• preprocess.py：包含分词、去停用词、向量化等功能；
• model.py：定义SVM/LSTM模型，封装训练与保存逻辑；
• predict.py：加载训练好的模型，提供API接口。

四、文档说明与使用指南

1. 环境配置

依赖库包括scikit-learn、tensorflow、jieba等，通过以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

2. 运行步骤

1. 将新闻数据放入data/raw目录；
2. 运行python src/preprocess.py生成向量化数据；
3. 运行python src/model.py训练模型；
4. 通过python src/predict.py "新闻标题"进行预测。

3. 扩展建议

• 多语言支持：替换分词工具为多语言版本（如NLTK）；
• 实时分类：将模型部署为Flask/Django API，对接新闻流数据；
• 可视化：使用Matplotlib或Plotly展示情感分布趋势。

五、项目价值与总结

本大作业完整实现了新闻情感极性分类的全流程，覆盖数据预处理、模型训练、代码封装与文档编写。通过实践，读者可掌握：

1. NLP任务的标准开发范式；
2. 传统方法与深度学习的对比选择；
3. 工程化代码的组织与维护技巧。

实际应用中，可根据业务需求调整模型复杂度。例如，金融新闻可能需要更高精度的分类，而社交媒体新闻更关注实时性。未来可探索少样本学习（Few-shot Learning）或零样本学习（Zero-shot Learning）以降低标注成本。

源代码与文档下载：项目完整代码及文档已上传至GitHub（示例链接），提供MIT开源协议，欢迎交流与改进。