本文主要是介绍欧式距离分析情感值，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
测试和训练文本：
文本编号 词列表（以空格分隔） 公众"感动"的概率
训练文本1 消防员 冲进 火场 救出 男童 1
训练文本2 公务员 患 癌症 保持 在岗 0.9
训练文本3 消防员 多次 冲进 火场 救人 不幸 身亡 0.5
训练文本4 老人 成功 进行 免费 白内障 手术 0.5
训练文本5 海豚 误 吞 排球 后 手术 成功 取出 0.4
训练文本6 6旬 老人 跳楼 自杀 身亡 0.1
训练文本7 男子 跳楼 自杀 身亡 0.02
训练文本8 疑犯 枪杀 出租车 司机 0
训练文本9 男子 枪杀 妻子 后 自杀 0
训练文本10 医师 误 把 肾脏 当 肝脏 致人 身亡 0
测试文本1 癌症 老人 成功 手术 ?
测试文本2 男子 枪杀 司机 后 喝药 自杀 ?
测试文本3 癌症 医师 保持 手术 清醒 ?
测试文本4 男子 跳楼 自杀 ?
测试文本5 男子 枪杀 老人 后 自杀 ?
测试文本6 消防员 冲进 火场 将 男童 救出 ?
测试文本7 出租车 司机 免费 搭载 老人 ?
测试文本8 男子 误 杀 弟媳 后 自杀 身亡 ?
测试文本9 医师 误 把 患者 肝脏 捅破 致人 身亡 ?
测试文本10 6旬 老人 火场 救人 不幸 身亡 ?
方法：采用欧式距离，找到离测试数据最近的一个训练数据的情感值#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <fstream>
#include <string>
#include <sstream>
#include <cmath>using namespace std;string word[20];
string train_word[20][20];
string test_word[20][20];
string feeling[20];
string mlab[60]; //标记不重复词汇列表 int vector[20][60];
int test_vector[20][60];
string answer[20];int word_split(string str);void add_to_lab(string mword,int addr);
void train_mode(int len,int addr);
int lab_find(string mword);void test_mode(int len,int addr);
void test_add_to_lab(string mword,int addr);void show_vector(int train_num,int test_num);int get_error(int test_num,int train_num);
void get_result(int test_num,int train_num);int mlab_size = 0; //标记不重复词汇列表的顺序 int main(){ifstream in("Dataset_txt format.txt"); //读取文件 string ch;int mlen = 0,train_num = 0,test_num = 0;while(!in.eof()) //读取数据集中每行信息 {getline(in,ch); mlen = word_split(ch); //记录每行的词汇数 if(word[0] != "文本编号") //训练文本和测试文本的归类 { size_t flag = word[0].find("训练文本");if(flag == 0){for(int i = 0;i < mlen;i ++)train_word[train_num][i] = word[i]; cout<<"This is a train_text!"<<endl; feeling[train_num] = word[mlen-1]; //记录情感概率数值 train_mode(mlen,train_num); //添加到词汇列表里面 train_num++;} else //当检测到测试文本数据的时候 {for(int i = 0;i < mlen;i ++)test_word[test_num][i] = word[i]; cout<<"This is a test_text!"<<endl; //测试输出结果test_mode(mlen,test_num); test_num++; } } }show_vector(train_num,test_num); //显示vector的值 get_result(test_num,train_num);for(int i = 0;i < test_num;i ++) //显示测试文本的情感概率值 {cout<<test_word[i][0]<<": "<<answer[i]<<endl;}in.close();
} //读取数据集并且输出，返回每行的词汇数
int word_split(string str){istringstream istring;istring.str(str);int count = 0;//记录每行词汇的个数while(!istring.eof()){istring>>word[count++];cout<<word[count-1]<<" "; } cout<<endl;return count;
}void train_mode(int len,int addr) //第addr行的第len个词汇
{for(int i = 1;i < len - 1;i ++){add_to_lab(word[i],addr);}
} //不重复的全部词汇的列表
void add_to_lab(string mword,int addr) //第addr行的特定词汇mword
{if(mlab_size > 0){int aa = lab_find(mword); //查看词汇列表是否存在该词汇 if(aa == mlab_size) {mlab[mlab_size ++] = mword; vector[addr][mlab_size-1] = 1; }elsevector[addr][aa] = 1;//cout<<mword<<" "<<aa<<endl;}else{mlab[mlab_size ++] = mword; vector[addr][mlab_size-1] = 1;}}//在lab数组中是否存在mword
int lab_find(string mword)
{int i = 0;for(i = 0;i < mlab_size;i ++){if(mlab[i] == mword)return i;}return i;
}void test_mode(int len,int addr)
{for(int i = 1;i < len - 1;i ++){test_add_to_lab(word[i],addr);}
} void test_add_to_lab(string mword,int addr)
{int aa = lab_find(mword);if(aa == mlab_size){mlab[mlab_size ++] = mword; test_vector[addr][mlab_size-1] = 1; //可要可不要 }elsetest_vector[addr][aa] = 1;}void show_vector(int train_num,int test_num)
{cout<<endl;cout<<"总词汇个数："<<mlab_size<<endl;for(int i = 0;i < mlab_size;i ++){cout<<mlab[i]<<" ";}cout<<endl;cout<<"train_num "<<train_num<<endl;for(int i = 0;i < train_num;i ++){for(int j = 0;j < mlab_size;j ++)cout<<vector[i][j]<<" ";cout<<endl;}cout<<"test_num "<<test_num<<endl;for(int i = 0;i < test_num;i ++){for(int j = 0;j < mlab_size;j ++)cout<<test_vector[i][j]<<" ";cout<<endl;}
}//找到欧式距离最小的训练样本
void get_result(int test_num,int train_num)
{for(int i = 0;i < test_num;i ++){double min = 100,mid;int index = 0;for(int j = 0;j < train_num;j ++){mid = get_error(i,j);if(sqrt(mid) < min){min = sqrt(mid);index = j;}}answer[i] = feeling[index];}
}int get_error(int test_num,int train_num) //找到test_num和train_num的距离的平方
{int sum = 0;for(int i = 0;i < mlab_size;i ++){if(vector[train_num][i] != test_vector[test_num][i])sum ++;}return sum;
}
这篇关于欧式距离分析情感值的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
