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假设我下载了“n”条推文并从中删除了长度 <= 2 的单词，然后将每条推文标记为“负面”或“非负面”，这样就形成了我的训练集。
但是在我的数据集中，没有像 Iris 数据集如何具有萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度那样定义明确的属性，只是每个词都变成了一个属性，不同的示例推文将有不同数量的属性。
我可以使用这个数据集并将我的问题视为分类问题吗？并尝试预测一条新推文是负面的还是非负面的？
或者您认为预测推文是否负面的最佳方法是什么？
最佳答案
您描述的是标准文本分类问题。在此设置中，特征集是一组(有限的)单词而不是萼片长度、宽度、...
因此，每个文档都根据所有此类特征进行表示(所有文档都具有相同数量的特征)，但大多数值将为零，从而创建一个非常稀疏的向量。
这是预测极性/情绪的最佳方法，但您应该进一步提高对该主题的了解。我建议阅读 Sebastiani's survey on Text Classification .
问候，
关于data-analysis - 使用机器学习算法对 python 中的推文进行情感分析，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17083821/
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