简单的说,sentiment是二分类问题,emotionanalysis是多分类问题(emotion用离散的标签表示)。也有更细的,比如预测sentiment强度的,基于多维(用valence,arousal表示emotion)预测每......
Whiletheyhavecommonroots,theydon’tmeanquitethesamethingandareuseddifferently.I’llgiveyousomeexamples:SenseYoda:“Isensemuchfearinyou.”(ActualquotefromStarWars!)Inthisexample,“sense”isactuallyaverb.Youcan’ttradeitw...
represent
sentimental
contention
presence
serve
tranquility
impose
prosecution
题主的问题是情感分类的算法,正如几位答主提到的,情感分类问题的目标有较大差异,针对不同的问题,如提取情感词描述的对象等需要用到句法分析的问题,需要用CRFs算法,如果只是对文档进行情感分类,则SVM和...
谢谢!没人邀请。。典型的自然语言分类任务,个人感觉和分类器关系不大,主要在于你的特征提取,我们的行话叫featureengineering.用我老板的话说,就是garbagein,garbageout.之所以这么说,因为现在各种统计模型都...
Python、Java的上面有提到,我知道的R语言的:R语言的sentiment包https://github.com/timjurka/sentiment以及梦幻般的RTextTools包http://www.rtexttools.com/来源:SentimentanalysiswithmachinelearninginR还有用情感词典进行分析,主要采用...
作为句子和篇章级的应用问题,感觉中英文处理不会有本质的区别,不如好好阅读这个领域的两本经典文献,然后再考虑具体的研究问题:1.BingLiu的SentimentAnalysisandOpinionMiningMorgan&ClaypoolPublishers2.BoPang...
最近正在做相关的项目,给题主一些相关的资料。假设分析的对象是iphone5s的手机评论。从京东、亚马逊或者中关村都可以找到这款手机的评论。大致都如图所示。情感分析(SentimentAnalysis)第一步,就是确定一...
输入就是普通数据格式而已。但会将文本切分为句子,然后再分词。但最终结果是按照每句来判别情绪正负的。stanfordnlp是一个相对庞大的项目,还包含了第三方的矩阵运算和伯克利nlp包代码,如果你想将整个...
同意基于词典的正负词词频。同时需要考虑反义词汇,比如“不”“没有”“虽然”等词。基于机器学习的算法,比如SVM,贝叶斯,你想想,首先第一个需求就是要对评论进行标注,第二个需求就是提取特征。仔...
情感分析就是分析语言的褒贬倾向,那我们就可以把这个问题看做是给文本打分,其分值在1——1,表示最贬义和最褒义区间。那么这个问题就可以有4个思路。1.训练一个回归模型,输入是文本特征,比如实词,情...
情感分析是自然语言处理里面一个热门话题,去年参加AIChallenger时关注了一下细粒度情感分析赛道,当时模仿baseline写了一个fasttext版本:AIChallenger2018细粒度用户评论情感分析fastText......
目前国内公司的话,中文情感分析做的最好的肯定是百度了。我认为的文本情感分析包括如下几个方面:情感极性分析(情感分类、情感倾向性分析)、情感标签抽取(属性+评价词:待机时间很长、特殊标签:特别水...
finegrained资源不够多。比如ChineseLDC.Org国内研究使用授权费#5000RMB国外研究使用授权费#35000RMB(不过这个是研究说话语气的emotion)牛逼闪闪的LIWCProductCatalog收费是$89.95美元(税前)真是研究不起中文啊。。。==...
对OM来说的话,我觉得中文和英文处理方式上没太大区别,也没什么特别的难点。最常见的方法还是基于lexicon的打分,或者lexical层面上的classifier,而这些对语种来说没太大影响,相对来说中文语料比英文少不少,标...
硕士就是研究这个课题的。其实倾向性分析没有什么难得,就是文本挖掘的范畴,有自己的特点,更依赖语言和语法,但是确实本质上西方语言东方语言差别不大。什么叫做得好的有哪=几=家?哪=几=家公司?哪=几=...