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我最近使用Language API來收集工作項目的情緒預測。我有大約1,300個沒有標籤的文檔，我們最初使用NLTK的工具，這是基於詞典中每個單詞的極性估計的術語詞典。我轉向API，在回顧了預測之後，API產生了比NLTK更好的結果。新的Google Natural Language API
我知道工程師可能不想發佈預測引擎的細節，但我很好奇它是如何在高層工作的。如果有人能夠啓發我或者指引我朝着正確的方向發展，我會很感激。例如，「它使用了一個神經網絡，訓練了數十億觀測值」，這將是一個合理的答案。
同樣，我使用這個工作項目，我希望能夠給出一個簡單的理由說明爲什麼我從NLTK切換到API（改進的結果應該說明問題，但我肯定會「好吧，它是如何工作的？」）。