文本情感分析与劳动力市场智能建模优化

### 文本情感分析与劳动力市场智能建模优化 在当今数字化时代，文本数据量呈爆炸式增长，对文本进行情感分析以及优化劳动力市场关系变得愈发重要。下面将详细介绍文本情感分析的决策树集成算法以及劳动力市场的智能建模与优化方法。 #### 文本情感分析决策树集成算法 在文本情感分析领域，为了实现高效准确的分析，开发了决策树集成构建算法。该算法的执行步骤如下： 1. **输入文本**：输入待分析的文本 D。 2. **生成特征向量**：基于文本统计、词性和表情符号生成特征向量 X [ Rp，该向量与输入文本 D 相匹配。具体而言，统计文本字符数量为 23，基于词性的特征数量为 15，基于表情符号的特征数量为 4，字符向量的总维度为 42。 3. **获取预测值**：利用一组决策树，得到与特征向量 X 对应的预测值 by ¼ ðT1ðX; Q1Þ; :::; TMðX; QMÞÞ，其中 bym ¼ TMðX; QMÞ 是使用第 m 棵树和样本 X 得到的预测值，bym 2 f0; 1g， =ðQÞ 是决策树集合，M 是树的数量，Q 是树的参数。 4. **计算隐藏层神经元值**：隐藏层的 hi 神经元值通过公式 hi ¼ s1ð X M j¼1 wij  byj þ biÞ 计算，其中 wi1; :::; wim 是隐藏层神经元的权重值，bi 是隐藏层神经元的偏置系数，s1ðxÞ ¼ maxð0; xÞ 是 ReLU 激活函数。 5. **计算输出层预测值**：输出层的预测值 P 通过公式 P ¼ s2ð X l j¼1 w1j  hj þ b1Þ 计算，其中 s2ðxÞ ¼ 1 1þex 是 sigmoid 激活函数。 6. **确定情感分析结果**：如果 P
0.5，则文本为积极情感；否则，文本为消极情感。 为了评估该算法的性能，选用了乌兹别克电影评论数据集（UzMRC）进行实验。该数据集包含 14129 条评论，其中积极评论 9732 条，消极评论 4397 条。在训练和测试过程中，对数据集进行了 10 次交叉验证。同时，还将该算法与其他著名的机器学习算法进行了比较，具体如下表所示： | 分类算法 | 准确率（%） | | --- | --- | | k - NN | 80.26 | | NN | 82.72 | | SVM - poly | 84.55 | | SVM - rbf | 84.39 | | C4.5 | 83.46 | | CEDT | 85.25 | | RT | 84.12 | | NB | 75.34 | 从表中可以看出，决策树集成算法（CEDT）取得了最高的分类准确率 85.25%，优于其他算法。 以下是该算法的 mermaid 流程图： ```mermaid graph TD A[输入文本 D] --> B[生成特征向量 X] B --> C[获取预测值 by] C --> D[计算隐藏层神经元值 hi] D --> E[计算输出层预测值 P] E --> F{判断 P 是否 >= 0.5} F -- 是 --> G[文本为积极情感] F -- 否 --> H[文本为消极情感] ``` #### 劳动力市场智能建模与优化 在劳动力市场领域，为了实现劳动力的有效分配和就业关系的协调，提出了一种改进的方法。 ##### 劳动力市场调控方法 通过对劳动力市场预测分析方法的研究和总结，提出了一种基于现有方法的改进分析方法。该方法利用自动化系统对劳动力关系进行智能分析，开发了用于实时监测人口就业状况的信息系统，并在系统中加入了智能分析模块。该方法能够解决以下问题： - 按地区确定人口就业情况； - 在信息系统中实时跟踪就业状态； - 根据监测结果给出改善人口就业状况的建议。 ##### 问题的数学表述 基于人口社会地位建模和劳动力关系自动化调节系统，管理问题的数学表述如下： F N1 tð Þ; N2 tð Þ; u tð Þ; l ð Þ ! extr N1 tð Þ; N2 tð Þ > 0 N1 tð Þ ! max 8 < : 其中，N1 tð Þ 是参与管理问题陈述的专家总数，N2 tð Þ 是劳动力和失业人员的数量，u tð Þdt 是优化失业专家在 t