sentiment-analysis

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    培訓libsvm文本分類（情緒）

    從以下鏈接我帶了一些想法。我想問問我是對的還是錯的。如果我錯了，請指導我。 鏈接 Using libsvm for text classification c# How to use libsvm for text classification? 我的方式 首先計算每個訓練字計數設定 每個字 如 sample word count form training set |-----|-------
    svm libsvm sentiment-analysis 2012-05-24

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    如何識別形容詞或副詞？

    我對NLP很新手......有沒有任何API或方法可以從句子中識別動詞或形容詞或副詞？ 我需要它在一個項目中？
    nlp sentiment-analysis semantic-analysis 2012-09-01

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    金融新聞標題分類到正面/負面類

    我正在做一個小型的研究項目，我應該嘗試將正面和負面的類拆分財經新聞文章標題。對於分類我使用SVM方法。主要問題是我現在看到它不能爲ML生成很多功能。新聞文章包含很多命名實體和其他「垃圾」元素（從我的角度來看當然）。 能否請您提供可用於ML培訓的ML功能？當前結果爲：precision = 0.6，recall = 0.8 謝謝
    nlp classification svm sentiment-analysis 2012-07-17

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    列表 - 哪一個你推薦

    先達對不起，我不是那麼完美的英語...我是來自德國;） 所以，我的一個研究項目（學士論文）我需要分析關於某些公司和品牌的推特情緒。爲此，我需要編寫我自己的程序/使用某種經過修改的開源代碼（沒有API） - 我需要了解發生的事情）。 下面你會找到我發現的一些NLP應用程序的列表。我現在的問題是你會推薦哪一種方法？哪一個不需要長時間調整代碼？ 例如：當我爲音樂播放器> iPod <進行屏幕截圖時，有人
    twitter nlp nltk sentiment-analysis 2012-09-06

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    良好的情感分析算法

    我嘗試過樸素貝葉斯分類器，它的工作非常糟糕。支持向量機的工作更好一些，但仍然可怕。大多數我讀過關於支持向量機和樸素貝葉斯的一些變種（n-gram，POS等）的論文，但他們都給出了接近50％的結果（文章的作者談論80％和高，但我不能得到相同的準確度在真實數據上）。 除了lexixal分析，還有其他強大的方法嗎？支持向量機和貝葉斯假設這些詞是獨立的。這些方法被稱爲「袋子文字」。如果我們假設這些詞是相關
    algorithm sentiment-analysis 2012-06-11

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    是否有一組正負極性的形容詞單詞列表

    我正在進行情感分析。我認爲是否有任何可用的表示積極/消極的形容詞（如肯定的：好的，真棒的，令人驚歎的），意思是？第二件事是我可以用作測試用例的一組數據。
    nlp stanford-nlp sentiment-analysis 2012-08-03

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    什麼庫提供基本或高級的NLP方法？

    我正在對NLP應用程序的不同庫和系統進行調查。我正在尋找我錯過的那些。我從頭開始的名單不斷增長，所以我確信還有更多。這是我迄今發現的。 Digital Reasoning Systems Synthesys conceptSearching Coginov Bitext Basis Technology (Rosette Technology) mahout Python NLTK 2.0 Ope
    python nlp nltk sentiment-analysis text-analysis 2012-08-07

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    實體情緒分析

    自從過去1年以來，我一直在進行文檔級情緒分析。 文檔級情感分析提供了完整文檔的感悟。例如 - 文本「諾基亞是好的，但沃達豐吸取大時間」將有一個負面的相關性，因爲它是不可知論的實體諾基亞和沃達豐。 如何才能獲得實體級的情緒，如諾基亞的積極因素，但沃達豐的消極因素？有沒有研究論文提供解決這些問題的方法？
    nlp sentiment-analysis named-entity-recognition 2012-06-21

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    Twitter數據的情緒分析？

    我正在從事這個項目，我希望從他最近的推文中分類Twitter用戶的總體情緒。由於推文可以屬於各種各樣的域名，我應該怎麼做呢？ 我可以用樸素貝葉斯算法（如這裏：http://phpir.com/bayesian-opinion-mining），但由於微博可以屬於一個大的各種領域中，我不知道這是否會是非常準確的。 另一種選擇是使用可能爲人感興趣的詞典，如SentiWordNet或here。這是一個更好
    twitter dataset sentiment-analysis 2012-06-21

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    最有效的方式來存儲實時情緒數據

    我打算創建一個應用程序來存儲Twitter數據庫中的特定主題的情緒。我不需要存儲推文，只是主題的觀點。我可以使用SQL或NoSQL DB。該應用程序將攝取大量數據，因此它需要高效。 我想知道是否更高效地獲取tweeets，將它們存儲在noSQL DB中，然後作爲單獨的過程從數據庫讀取tweats並分析情緒並存儲它。或者，從API中單獨閱讀推文，更快速地確定情緒，並將情緒存儲在數據庫中？謝謝你的幫助
    database performance database-design nosql sentiment-analysis 2012-06-22
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