簡單的情緒分析

Question

看起來最簡單，最天真的做基本情緒分析的方法是用貝葉斯分類器（通過我在這裏找到的證實證實）。任何反駁或其他建議？

Answer 1

貝葉斯分類器與一袋詞表示法是最簡單的統計方法。通過轉向更高級的分類器和特徵表示，您可以獲得更好的結果，但代價是更復雜。

統計方法不是鎮上唯一的遊戲。另一個主要選擇是基於規則的方法，對文本結構有更多的理解。從我所看到的，這些實際上並不像統計方法那麼好。

我推薦Manning和Schütze的統計自然語言處理基礎第16章，文本分類。

Answer 2

我想不出一種更簡單，更幼稚的方式進行情感分析，但是您可能會考慮使用支持向量機而不是樸素貝葉斯（在某些機器學習工具包中，這可能是一種直接替換） 。看一看"Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques" by Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathan這是關於這些技術的最早的論文之一，並且給出了一系列相關技術的精確度結果的良好表格，但其中沒有一個比其他任何更復雜（從客戶角度來看）。

Answer 3

大廈經上述肯提供的答案，還有另一篇論文

由託尼和尼日爾「支持向量機與不同的信息源情緒分析」，

看起來比它分配更多的功能彭和李使用的一袋字。在這裏，他們利用wordnet來確定形容詞的語義差異，並將文本中主題的情感接近度作爲SVM的附加特徵。它們比之前基於情緒分類文本的嘗試顯示出更好的結果。