smo*_*med 5 nlp artificial-intelligence machine-learning sentiment-analysis
我的CSE毕业项目我选择模拟搜索引擎,使用情绪分析来评估评论/评论是正/负/中立
我不知道我将如何做到这一点,但我知道它使用你先训练的分类代理,然后它可以自己分类.边缘不高(我明白约60%)
我的问题是,这将适用于非英语语言吗？我的意思是我想对阿拉伯语评论/评论进行情绪分析并产生适当的情绪,是否可以使用当前的分类器？如果不是,我需要编写自己的分类器,是否可以编写自定义分类器？
我的问题是,这将适用于非英语语言吗？我的意思是我想对阿拉伯语评论/评论进行情绪分析并产生适当的情绪,是否可以使用当前的分类器？
你在这里混淆了一些事情.你称之为"分类代理人"的东西恰当地称为学习者.学习者需要训练集来产生分类器.这可以应用于看不见的数据,以获得积极/消极/中立的分类.
要将机器学习的NLP任务(例如此类)调整为新语言,您需要一个要训练的数据集.大多数情绪分析工具都需要一个标记集,这可能很昂贵,而且很难得到,所以我建议你查看这个答案中概述的无监督方法(无监督=从未标记的数据中学习).该方法是针对英语描述的,但我听说其他语言已取得了合理的结果.但是,YMMV基于您将要使用的确切数据集.