Cur*_*ity 1 algorithm sentiment-analysis
这个主题有很多主题.但我也发布了另一个.所有帖子都可能是进行情绪分析的一种方式,但我发现没办法.
我想实施情绪分析的方法.所以我会要求给我一个方法.在我的研究,我发现,这是无论如何使用.我猜贝叶斯算法用于计算正词和负词,并使用词袋计算句子正或负的概率.
这只是用于单词,我想我们也必须进行语言处理.那么有没有更多知识的人呢？如果是的话,你可以引导我使用一些算法及其链接作为参考,以便我可以实现.特别是在我的分析中可以帮助我的任何东西.
您也可以选择我可以使用的语言吗？有人说Java比较耗时,所以他们不建议使用Java.
任何类型的帮助非常感谢.
首先,情绪分析是在各个层面上完成的,例如文档,句子,短语和特征级别.你在做哪一个？每种方法都有许多不同的方法.你可以在这里找到一个非常好的介绍这个主题.对于机器学习方法,最重要的元素是特征工程,它不仅限于词语.您可以在我链接的教程中找到不同应用程序中的许多其他有用功能.您需要做什么语言处理取决于您要使用的功能.如果您的功能需要POS信息,则可能需要POS标记.
对于分类器,您可以尝试支持向量机,最大熵和朴素贝叶斯(可能作为基线),这些经常在文献中使用,您也可以在链接中找到相当全面的列表.Mallet工具包包含ME和NB,如果使用SVMlight,您可以使用函数轻松地将要素格式转换为Mallet格式.当然,这些分类器还有许多其他实现.
对于基于规则的方法,经常使用Pointwise Mutual Information,以及某些基于评分的方法等.
希望这可以帮助.