如何利用無監督模型進行屬性級情感分類

1、數據預處理：將原始文本數據進行清洗、分詞、去除停用詞等預處理操作，得到文本的詞袋表示。

2、特征提取：對於每個屬性，從詞袋中提取出與該屬性相關的特征詞，例如“價格”、“質量”等。

3、聚類或主題建模：使用聚類或主題建模方法對文本進行無監督學習，將文本按照不同的主題或簇進行分組，從而實現屬性級分類，對於聚類方法，可以使用K-means、DBSCAN等算法。對於主題模型，可以使用LDA等算法。

4、情感分析：對於每個屬性，計算該屬性下文本的情感得分，可以使用情感詞典或者情感分類器等方法進行情感分析。