sentiment-analysis

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    使用文本情感作爲機器學習模型中的功能？

    我正在研究我的機器學習模型和我擁有的數據的功能。我的數據包含很多文本數據，所以我想知道如何從中提取有價值的功能。相反，我以前的信仰，這往往是由表示與袋的字，或像word2vec：（http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html#text-feature-extraction） 因爲我對這個問題的理解是有限的，我不明白爲什
    machine-learning sentiment-analysis data-science text-analysis 2017-09-16

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    如何解決以下錯誤？輸入必須是任意長度的字符向量或字符向量列表，其中每個長度都爲1.

    我正在開發一個R項目。我使用的數據集在以下鏈接處可用 https://www.kaggle.com/ranjitha1/hotel-reviews-city-chennai/data 我已經使用的代碼是。 df1 = read.csv("chennai.csv", header = TRUE) library(tidytext) tidy_books <- df1 %>% unnest_tok
    r sentiment-analysis text-analysis 2017-09-21

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    如何使用python計算精度，召回率和F分數？

    labelTrainData.csv用於訓練分類器以預測Testdata.csv的情感。最後我得到了BagOfCentroids.csv。 labelTrainData.csv id sentiment Tweet 1 0 tweet_1 2 1 tweet_2 3 0 tweet_3 Testdata.csv id Tweet 1 tweet_1 2 tweet_
    python machine-learning nlp sentiment-analysis 2017-09-25

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    如何做在的R中的情感分析替代轉推條目GSUB（）函數幫助

    Tgus代碼展示瞭如何從鳴叫轉推選項情感分析的情況下，R. tweets <- searchTwitter("iPhone", n=1500, lang="en") txt <- sapply(tweets, function(x) x$getText()) txt <- gsub("(RT|via)((?:\\b\\W*@\\w+)+)", "", txt) 我也不是什麼不解的是，在gs
    r twitter gsub sentiment-analysis 2017-09-26

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    通過tensorflow實現TFlearn imdb lstm示例

    通過張量流實現tflearn的lstm imdb example。 我使用了與tflearn模型相同的數據集，體系結構和超參數（嵌入大小，句子的最大長度等），但是我的模型的性能比tflearn示例差（10個曆元後，我的模型得到了精度約爲52％，而實例接近80％）。 如果您能給我一些建議以達到示例的適當性能，我會非常感激。 下面是我的代碼： import tensorflow as tf from
    tensorflow nlp lstm sentiment-analysis imdb 2017-11-18

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    Tensorflow lstm用於情感分析而不學習。已更新

    已更新： 我正在爲我的最終項目建立一個神經網絡，我需要一些幫助。 我正在嘗試構建一個rnn來對西班牙文本進行情感分析。我有20萬左右標記的鳴叫，我使用word2vec與西班牙嵌入 數據集&矢量矢量其中： 我刪除重複和分裂成集訓練和測試集。 向量化時應用填充，未知和句子結束標記。 我將@mentions映射到word2vec模型中的已知名稱。例如：@iamthebest => 「約翰」 我的模型：
    tensorflow lstm sentiment-analysis recurrent-neural-network rnn 2017-10-05

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    如何在R中使用SentimentAnalysis包？我，我和LM的含義是什麼？

    任何人都可以在R中的SentimentAnalysis包中解釋GI，HE，LM，QDAP的含義嗎？如果我們看一下上面提到的每一個列，給出多個答案，使用這個包來識別一個句子的極性的最好方法是什麼？
    r sentiment-analysis 2017-10-10

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    R中的Stemmer函數慢

    我試圖在R約40000行的數據集上運行stemmer函數（通過data.table包上傳），但它需要永久運行。我的代碼如下所示： data[, Description := map(Description, function(k) stemmer(k))] 如果手動停止的過程中，它顯示超過50級的警告爲： Image Link 是否有更快的運行它的替代品。我的電腦有8Gb內存。
    r machine-learning nlp sentiment-analysis snowball 2017-10-10

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    可以收集多少推文？

    我是Twitter API的初學者。我將爲我的論文進行情緒分析。所以我需要儘可能多的來自Twitter的數據（用戶的評論）。 但是，我聽說Twitter的政策去年發生了變化。它的政策限制了用戶收集大量數據。所以我想知道可以收集多少鳴叫（例如5000數據）。因爲如果他們限制我的訪問令牌，那麼我必須改變它。另外，我不知道它們限制了我的訪問令牌或IP地址。 我使用Python與Anaconda，程序將在
    python twitter tweepy sentiment-analysis 2017-10-20

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    基於詞典的情感分析的準確性

    我對我已經獲取的一組Twitter數據執行不同的情感分析技術。它們基於詞典（Vader Sentiment和SentiWordNet），因此不需要預先標記的數據。 我想知道是否有方法（如F-Score，ROC/AUC）來計算分類器的準確性。我所知道的大多數方法都需要一個目標來比較結果。
    python nltk sentiment-analysis senti-wordnet vader 2017-12-18
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