AI 词汇表
人工智能完整词典
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核机器学习
一套技术方法，能够将非线性可分的数据转换到更高维度的空间中，使其变得线性可分，主要用于支持向量机的情感分析。
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TF-IDF向量化
一种加权方法，用于评估单词在文档相对于文档集合中的重要性，对于将文本转换为传统算法的数值特征至关重要。
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分类报告
包含每个情感类别（正面、负面、中性）的精确率、召回率和F1分数的完整指标，提供模型性能的详细评估。
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欠拟合
模型过于简单而无法捕捉训练数据复杂性的情况，导致在情感分析中泛化性能较差。
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停用词
常见词汇（冠词、介词、连词等），在预处理阶段通常会被删除，因为它们对情感分类的区分能力贡献很小。
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类别平衡
处理数据以纠正情感类别分布不均的技术，对于避免预测偏向多数类至关重要。
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监督学习
一种学习范式，模型在带有正确情感标签的数据集上进行训练，使其能够学习文本与其情感极性之间的映射函数。
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