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sentiment-analysis - 在相关的不同主题的情感分析中处理(分数)分散的正确方法是什么?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 21:05:54 25 4
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我正在分析社交网络上的情绪。基于不同 相关话题 作为输入。我们如何处理个别主题分数的分散?

例如:我们正在尝试对包含不同关键字的事件的主题进行情绪评分,假设主题是具有以下主题(关键字或同义词)的创新周:
Innovation week = {"innovation week", "data solution", "emerging technologies", "august 30"...}.
如果分数的标准偏差如此之大怎么办?
我们是否质疑:

  • 情感分析算法本身?
  • 我们输入的关键字?
  • 或者我们只是按原样接受结果?因为它们在构成主题的不同粒度级别上代表人们的不同观点?最后的目的是对一个主题有一个大致的了解。

  • 我认为这个问题很简单,尽管这是社交网络中任何情绪分析研究的关注点。

    最佳答案

    简短的回答是算法和输入关键字,因为它们相互依赖。
    给定正确的输入,任何算法中的离散度都会增加,而给定错误的算法,任何输入都会发生同样的情况。

    通常在这种情况下,您应该修改算法,因为在大多数情况下都是这种情况。

    您也可以阅读本文以更好地理解它:
    http://www.cs.cornell.edu/home/llee/omsa/omsa-published.pdf

    关于sentiment-analysis - 在相关的不同主题的情感分析中处理(分数)分散的正确方法是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45904323/

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