我正在尝试使用perceptron实现Sentiment分析，以便在python中获得更好的准确性。我在数学中迷失了它，并且需要简单解释如何移植它以用于情感分析。已经发表了相同的论文：http://aclweb.org/anthology/P/P11/P11-1015.pdf
这里有人能够详细解释清楚吗？我有一个培训数据集和测试数据集，每个测试数据为5000条评论，准确度为78％。我被告知感知器会给我88％的准确率，我很想实现它。
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Perceptron只是一个简单的二元分类器，它适用于来自R ^ n的固定大小矢量作为输入数据。因此，为了使用它，您必须在这样的实值向量中编码每个文档。它可以是例如词袋表示（其中每个维度对应于一个wor，并且值对应于出现的数量），或任何“更复杂”的表示（其中一个在附图中描述）。
因此，为了将感知器“移植”到情感分析，你必须弄清楚一些函数f，用文档返回实值向量，然后训练你感知器对
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