基于机器学习的青海花儿唱词情感分析

王青海，刘怡凡

(青海师范大学 计算机学院，青海 西宁 810016)

“花儿”是一种民歌，广泛流传在西北部多个省区，是国家级“人类非物质文化遗产”之一.青海花儿是西部民歌乃至中国民歌中属于标志性的口承文艺，其集中体现了民族精神、风俗习惯和风土人情，它是民族文化之魂.丰富的民族性和地域性都对“青海花儿”的研究带来了不小的困难，尤其是对唱词情感方面的分析与挖掘.将迅猛发展的人工智能技术应用到青海花儿歌词情感分析和信息挖掘[1]，既是对非物质文化遗产的合理开发和有效保护，又是对花儿唱词的科学记录和深度挖掘.

1 朴素贝叶斯(NBM)与长短期记忆网络模型(LSTM)

1.1 NBM

朴素贝叶斯(Naive Bayesian Model)是以贝叶斯定律为基础再加上条件独立假设所形成的一种具有优良性能的分类模型.由于有坚实的数学基础及稳定的分类效率，从而保证了该模型的实用性[2].

假设文本都是相互独立的，所以在分类的正确性上会有一定的影响.它通过计算分类概率，选取概率较大的情况作为自身的预测，属于监督学习类的一种机器学习方法.

朴素贝叶斯算法的过程分为三步：第一步，计算先验概率，方法是求出要将唱词文本分成多少类，计算出每一类唱词文本在总文本中的频率.第二步，计算条件概率，将文本划分为多个子集，分别对属于不同类别的子文本集进行计算，计算在已知唱词是那一类文本的条件下，子集中的特征值是样本中的特征值概……