是否可以使用word2vec模型对未标记的文本进行情感分析？

Question

我有一些文本数据需要进行情感分类。我对此数据没有正面或负面标签（未标记）。我想使用 Gensim word2vec 模型进行情感分类。
是否有可能做到这一点？因为到目前为止我找不到任何可以做到这一点的东西？每个博客和文章都使用某种标记数据集（例如 imdb 数据集）来训练和测试 word2vec 模型。没有人进一步预测自己的未标记数据。

有人可以告诉我这种可能性（至少理论上）吗？

提前致谢！

Answer 1

是的，就像任何机器学习问题一样，有两种主要方法来处理情绪。有监督情感分析和无监督情感分析。第一种方式，你肯定需要一个带标签的数据集。这样，您可以使用简单的逻辑回归或“LSTM”等深度学习模型。但在无监督的情感分析中，您不需要任何标记数据。这样，您就可以使用聚类算法。K-Means 聚类是此任务的流行算法。以下媒体文章包含您的解决方案的有效示例，

https://towardsdatascience.com/unsupervised-sentiment-analysis-a38bf1906483

添加您的问题，Word 嵌入（例如 word2vec 或 fasttext）与监督或无监督情感分析无关。有非常强大的方法来表示数据集的特征。顺便说一句，根据我的经验，fasttext 比 word2vec 更准确。