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在进行情感分析时,如何让机器理解我指的是苹果(iphone),而不是苹果(水果)?
谢谢你的建议!
最佳答案
嗯,有几种方法,
我会从检查大写字母开始,通常,当提到一个名字时,第一个字母是大写的。
在做情感分析之前,我会使用一些词性和命名实体识别来标记相关词。
Stanford CoreNLP是一个很好的文本分析项目,它会教
你的基本概念。
来自 CoreNLP 的示例:
您可以看到标签如何帮助您。
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关于sentiment-analysis - 情绪分析,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14924772/
关闭。这个问题是off-topic .它目前不接受答案。 想改进这个问题吗? Update the question所以它是on-topic用于堆栈溢出。 关闭 9 年前。 Improve this
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我和一群人正在开发一种情绪分析算法。我想知道哪些是现有的,因为我想比较它们。有没有文章有这方面的主要算法? 提前致谢 蒂亚戈 最佳答案 一些关于情感分析的论文可能对你有帮助—— Bo Pang, Li
很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈,无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开,visit the help center . 关闭 1
我正在对一篇文章进行情感分析。我不知道如何使用情感分析来检查文章是正面的、负面的还是中立的。 得分18,比较7.7% 最佳答案 在您的文章中被检测为“正面”或“负面”的每个词都有一个分数(高于 0 表
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我的应用需要情绪分析功能。我发现有很多服务和图书馆可以帮助完成这项任务。但它们中的大多数都有“三维”输出:文本可能被归类为“正面”、“负面”或“中性”。 但如果我需要更多种类的选项怎么办?例如:“自信
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我正在探索tensorflow,并希望使用可用的选项进行情感分析。我看了下面的教程http://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent/index.html#la
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我正在使用朴素贝叶斯模型将包含 200000 条评论的语料库训练成正面评论和负面评论,我注意到执行 TF-IDF 实际上将准确度降低了大约 2%(在对 50000 条评论的测试集进行测试时) .所以我
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我在我的 ubuntu 实例上设置了 CoreNLP 服务器,它工作正常。我对 Sentiment 模块更感兴趣,目前我得到的是 { sentimentValue: "2", sentiment: "
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我是 Python 的初学者,正在尝试使用 nltk.sentiment.vader,但尽管多次尝试修复它,但仍收到反复出现的错误消息。我之前安装了大部分 NTLK(3 个模块已过时,因此无法安装)。
我是一名优秀的程序员,十分优秀!