一、引言：NLP大作业背景与任务概述

在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是核心任务之一，其通过文本挖掘技术识别情感倾向，广泛应用于舆情监控、产品评价分析等场景。本次NLP大作业聚焦“新闻情感极性分类”，要求基于给定新闻数据集，构建分类模型判断文本情感倾向（积极/消极/中性），并提交完整源代码与文档说明。该任务不仅考察基础NLP技能，更强调工程化实现与结果复现能力。

二、任务分解：新闻情感极性分类全流程

1. 数据准备与预处理

数据集选择

本次大作业选用公开新闻数据集（如Kaggle新闻情感数据集），包含数千条标注文本，覆盖政治、经济、科技等多领域。数据格式为CSV，每行包含“文本内容”与“情感标签”两列。

数据清洗与预处理

• 文本清洗：去除HTML标签、特殊符号、冗余空格；统一大小写（如全小写）。
• 分词与去停用词：使用中文分词工具（如Jieba）切分句子，过滤“的”“是”等无意义停用词。
• 词干化与词形还原（英文场景）：通过NLTK库实现，但中文无需此步骤。
• 数据增强：对小样本类别采用同义词替换、随机插入等方式扩充数据。

代码示例（Python）：

import jieba
import re
def preprocess_text(text):
    # 去除HTML标签
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    # 去除特殊符号
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    # 分词并去停用词
    stopwords = set(['的', '了', '在'])  # 示例停用词表
    words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords and len(word) > 1]
    return ' '.join(words)

2. 特征提取与向量化

词袋模型（Bag of Words）

将文本转换为词频向量，忽略词序但保留词汇出现频率。适用于简单分类任务，但存在高维稀疏问题。

TF-IDF加权

通过词频-逆文档频率（TF-IDF）算法，降低常见词权重，突出关键特征。

词嵌入（Word Embedding）

使用预训练模型（如Word2Vec、GloVe）或训练专属词向量，将词汇映射为低维稠密向量，捕捉语义信息。

代码示例（TF-IDF）：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000)  # 限制特征维度
X = vectorizer.fit_transform(processed_texts)  # processed_texts为预处理后的文本列表

3. 模型构建与训练

传统机器学习模型

• 朴素贝叶斯：基于概率统计，适合小规模数据，但假设特征独立，可能丢失上下文信息。
• 支持向量机（SVM）：通过核函数处理非线性问题，但训练时间较长。

深度学习模型

• LSTM网络：捕捉长距离依赖，适合处理序列数据，但参数多、易过拟合。
• BERT预训练模型：基于Transformer架构，通过微调（Fine-tuning）适配下游任务，性能显著优于传统模型。

代码示例（LSTM分类器）：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
model = Sequential([
    Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=128),  # vocab_size为词汇表大小
    LSTM(64),
    Dense(3, activation='softmax')  # 3类情感输出
])
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

4. 模型评估与优化

评估指标

• 准确率（Accuracy）：正确分类样本占比。
• F1分数：平衡精确率与召回率，尤其关注小类别性能。
• 混淆矩阵：可视化各类别分类情况，定位误分类模式。

优化策略

• 超参数调优：通过网格搜索（Grid Search）调整学习率、批次大小等。
• 集成学习：结合多个模型投票（如Bagging、Boosting），提升鲁棒性。
• 错误分析：人工检查误分类样本，针对性调整特征或模型结构。

三、源代码实现与文档说明

1. 源代码结构

project/
├── data/               # 原始数据与预处理后数据
├── src/
│   ├── preprocess.py   # 数据预处理脚本
│   ├── model.py        # 模型定义与训练
│   └── evaluate.py     # 评估与可视化
├── docs/               # 文档说明
│   └── report.md       # 任务描述、方法、结果总结
└── requirements.txt    # 依赖库列表

2. 关键脚本说明

• preprocess.py：包含数据加载、清洗、分词、向量化等函数，输出特征矩阵与标签。
• model.py：定义LSTM/BERT模型结构，封装训练与预测逻辑。
• evaluate.py：计算评估指标，生成混淆矩阵与分类报告。

3. 文档编写规范

• 任务描述：明确数据来源、分类目标、评价指标。
• 方法细节：说明特征工程、模型选择依据及参数设置。
• 结果分析：对比不同模型性能，讨论改进方向。
• 使用说明：指导如何运行代码、复现结果。

四、实践建议与常见问题

1. 数据不平衡处理：对小类别样本过采样（SMOTE）或调整类别权重。
2. 模型过拟合应对：增加Dropout层、早停（Early Stopping）或数据增强。
3. 计算资源限制：使用轻量级模型（如FastText）或云服务（如Colab）加速训练。
4. 结果复现问题：固定随机种子（np.random.seed(42)），记录完整环境配置。

五、总结与展望

本次NLP大作业通过新闻情感极性分类任务，系统训练了数据预处理、特征工程、模型构建与评估的全流程能力。未来可探索多模态情感分析（结合文本与图像）、跨语言情感迁移等高级方向。完整源代码与文档已附于项目仓库，供读者参考与扩展。