sentiment-analysis

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    我想知道什麼是合適的工具每一步驟來分析感悟: 刪除停用詞, 制止,文字的 向量表示, 特徵選擇, 分類, 如何從矢量路徑文本特徵選擇的表示,是有其描述那些步驟

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    我真的很討厭發佈一個關於整個代碼塊的問題,但我一直在這個過去3個小時的工作,我不能包裹我的頭周圍發生的事情。我從具有不同得分值(-2到2)的CSV文件中檢索大約600條推文,反映了對總統候選人的情緒。 但是,當我在任何其他數據上運行此訓練樣本時,只返回一個值(正數)。我檢查了分數是否正確添加,他們是。對於我來說,85,000條推文全部被評爲「積極」,從600多種培訓套餐中獲得的評價是沒有意義的。有

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    R中的「情感」包已從Cran存儲庫中刪除。什麼是可以進行輿情分析的其他軟件包? 例如,我可以如何使用其他軟件包重寫? library(sentiment) # CLASSIFY EMOTIONS classify_emotion(some_txt,algorithm="bayes",verbose=TRUE) # classify polarity class_pol = classify

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    我使用Apache Stanbol。它用於增強文本,但是當我嘗試情感分析和句子檢測時,它不起作用。 我想這個代碼 curl -v -X POST -H "Accept: text/plain" -H "Content-type: text/plain; \ charset=UTF-8" --data "Some text for analysis" \ "http://localhost:80

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    如何在特定選項卡之後編寫正則表達式來刪除句子? 例如我在RichTextBox的文本 a 00001740 0.125 0 able#1 (usually followed by `to') having the necessary means or skill or know-how or authority to do something; "able to swim"; "she was a

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    使用mahout我能夠分類數據的情緒。但是我陷入了一個混淆矩陣。 我使用象夫0.7樸素貝葉斯算法進行分類鳴叫的情緒。 我使用trainnb和testnb樸素貝葉斯分類器來訓練分類器,並將推文的情感分爲「正面」,「負面」或「中性」。 樣品陽性訓練集 'positive','i love my i phone' 'positive' , it's pleasure to have i p

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    我正在做阿拉伯語言的情感分析,我想創建自己的語料庫,要做到這一點,我從Facebook收集了300個狀態,並將它們分類爲正面和負面,現在我想做這些狀態的標記化,以獲得單詞列表,並且生成unigrams和bigrams,trigrams並使用跨摺疊驗證,我現在使用的是nltk python,這個軟件能夠完成這個任務fr阿拉伯語言或雷帕Minner會更好地工作,你怎麼看,我想知道如何生成bigrams

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    標題說明了一切;我有一個SQL數據庫用線上對話文本在接縫處爆裂。我已經使用Python完成了這個項目的大部分工作,所以我想用Python的NLTK庫來完成這個工作(除非有一個強的原因)。 的數據由主題,用戶名,並後組織。每條線索或多或少都着重討論我感興趣分析的一類「產品」。最終,當這些完成時,我希望每個用戶對他們在某個時候討論過的任何產品有一個估計的意見(喜歡/不喜歡某種交易)。 所以,我想知道:

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    我想實時提取推文,我使用RapidmMiner進行情感分析,爲了收集數據,我更願意使用工具從twitter中自動提取它們,我認爲groovy與使用weka的json可以完成這個任務,但是我沒有找到一個tuto來完成這個任務,還有其他簡單的工具嗎?

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    是否可以在情感分析中使用上下文敏感的語法?如果是,那麼如何?基本上,我想做一些短語級別的分析。