その他令和8年1月5日

データ前処理と特徴抽出に関する技術的アプローチ

掲載日

令和8年1月5日

号種

号外

原文ページ

p.20

出典：官報発行サイト（内閣府）の掲載情報をもとに整理しています。重要な確認は公式原文を基準にしてください。

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令和8年1月5日|p.20

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### 2.1.3 特征提取

特征提取是将文本转换为数值向量的过程。常用的特征提取方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和Word2Vec等。这些方法可以将文本表示为固定长度的向量，便于后续的模型训练。

### 2.1.4 模型选择与训练

选择合适的模型对于情感分析任务至关重要。常见的模型包括朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）以及深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。根据具体任务的需求和数据的特点，可以选择合适的模型进行训练。

### 2.1.5 模型评估与优化

模型训练完成后，需要使用测试集对模型进行评估。常用的评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score）。根据评估结果，可以对模型进行调优，以提高其性能。

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