使用NLP的实体识别和情感分析

Question

所以,这个问题可能有点天真,但我想要问Stackoverflow友好的人不会受伤.

我现在的公司已经在NLP上使用第三方API了一段时间了.我们基本上对一个字符串进行URL编码并将其发送出去,然后他们为我们提取某些实体(我们有一个我们正在查找的实体列表)并返回一个实体:情感的json映射.我们最近决定将这个项目改为内部.

我过去两天一直在研究NLTK,Stanford NLP和lingpipe,并且无法弄清楚我是否正在重新发明这个项目的轮子.

我们已经拥有包含原始非结构化文本的大量表格,以及包含该文本中提取的实体及其情绪的另一个表格.实体是单个单词.例如:

非结构化文本:现在用于床.这不是最好的.

实体:床

情绪:消极

我认为这意味着我们拥有培训数据(非结构化文本)以及实体和情感.现在我如何在其中一个NLP框架上使用此培训数据并获得我们想要的内容？没有线索.我有点步骤,但不确定:

但是,对于我上面提到的情况,这应该是失败的,因为它用2个不同的句子谈论床？

所以问题 - 是否有人知道完成上述任务的最佳框架是什么,以及相同的任何教程(注意:我不是要求解决方案).如果您之前已经完成了这些工作,这个任务是否太大而无法承担？我查了一些商业API,但使用起来非常昂贵(我们是一个小小的创业公司).

谢谢stackoverflow!

Answer 1

OpenNLP也可以用库来看看。至少他们有一个小教程来训练名称查找器并使用文档分类器进行情感分析。要训练名称查找器，您必须通过使用 SGML 标签标记文本中的实体来准备训练数据。