句子級到文檔級情感分析。分析新聞

Question

我需要使用Stanford NLP工具對關於特定主題的新聞文章進行情感分析。

這樣的工具只允許基於句子的情感分析，而我想提取關於我的話題的整篇文章的情感評估。例如，如果我的話題是蘋果，我想知道關於蘋果的新聞文章的感受。

只是在我的文章中計算句子的平均值不會。舉例來說，我可能會有一篇文章說「蘋果公司非常擅長這一點，而這一點，儘管Google產品非常糟糕，但出於這些原因」。這樣的文章將導致使用平均句子分數的中性分類，而實際上這是一篇關於蘋果的非常積極的文章。

另一方面，將我的句子過濾爲只包含那些包含單詞的單詞蘋果會錯過「蘋果產品A非常好，但缺少以下關鍵功能：」的文章。在這種情況下，如果僅使用包含蘋果一詞的句子，則第二句的效果將會丟失。

有沒有解決這類問題的標準方法？斯坦福大學NLP是完成我的目標的錯誤工具嗎？

Answer 1

更新：您可能想看看 http://blog.getprismatic.com/deeper-content-analysis-with-aspects/

這是研究的一個非常活躍的領域所以這將是很難找到一個現成的，現成的工具來做到這一點（至少沒有什麼是建於斯坦福大學CoreNLP）。一些指針：研究基於方面的情感分析。在這種情況下，蘋果將是一個「方面」（不是真的，但可以通過這種方式進行建模）。麻省大學的Andrew McCallum小組，劉易斯在UIC的團隊，康奈爾大學的NLP小組等都在研究這個問題。

如果您想快速解決問題，我會建議從參考Apple及其產品的句子中提取情感;使用coref（檢查斯坦福CoreNLP中的dcoref註釋器），這將增加句子的回憶並解決類似「但是它缺乏..」的句子問題。