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我試圖實現情感分析功能，並尋找能夠從我在我的腦海裏，現在的鳴叫messages.The特徵提取有用的功能是：情緒的話表情圖標感嘆號否定詞強度的話（很，真的等）此任務是否還有其他有用的功能？我的目標不僅是檢測到鳴叫是積極的還是消極的，而且還需要檢測積極性或消極性的程度（比如說從0到100的比例）。任何輸入或參考打印紙非常受歡迎。謝謝。

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如何評價tweet評論爲正面或負面使用Word Sentiment

我想根據內容將評論分爲正面或負面。這是一個NLP（自然語言處理）的問題，我在實現這個過程中遇到困難。

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情感分析

我CSE畢業設計，我選擇是搜索引擎的模擬使用情感分析來評估的意見/評論是否是正/負/中性我不知道我怎麼會是儘管如此，但我明白它使用了先訓練的分類代理，然後它可以自行分類。邊緣不高（約60％，我明白）我的問題是，這將工作在非英語語言？我的意思是我想對阿拉伯評論/評論進行情緒分析，併產生適當的情緒，這對目前的分類器是否可行？如果不是，我需要編寫自己的分類器，是否可以編寫自定義分類器？

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貝葉斯分類器的訓練數據大小

我正在使用apache mahout在客戶支持域中執行情感分析。由於我無法獲得適當的訓練數據集，因此我創建了自己的訓練數據集。現在我有100封支持正面信息的郵件和100封負面郵件。但問題是，我無法達到準確性。它停留在55％左右，這是可悲的。大約70％左右的精確度將令人滿意。另外請注意，我使用的是apache mahout的免費樸素貝葉斯分類器。剛纔提到的問題是，減小數據集大小是否會降低準確度？

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使用apache mahout的感傷分析

我正計劃開發一個系統來預測給定文本的情緒（簡稱情感分析）。我也更喜歡apache mahout，因爲它是嚴重的巨大數據，系統應該是可伸縮的實時。請建議我使用apache mahout提供的算法，這將適用於情感分析。

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用於電子郵件情感分析的客戶支持數據集

我正在尋找客戶支持域中用於情緒分析的註釋數據集，以訓練我的樸素貝葉斯分類器。互聯網上是否有這樣的數據集？目前我找不到任何東西。我該如何解決這個問題。

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使用Lucene進行詞性標記

我正在爲聊天應用程序構建情感識別系統。因爲核心部分是在用戶輸入的文本中找到動詞，這可以通過詞性標註器來完成。是否有可能使用Lucene構建一部分語音標記器？如果不是，我可以使用什麼樣的開放源碼/自由軟件包或系統？

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Apache Mahout中的加權樸素貝葉斯分類器

我使用樸素貝葉斯分類器進行客戶支持的情感分析。但不幸的是，我在客戶支持領域沒有大量的註釋數據集。但是我在同一個域中有少量的註釋數據（大約100個正數和100個負數）。我也有亞馬遜產品評論數據集。是否有反正我可以使用mahout實現加權樸素貝葉斯分類器，這樣我就可以給予亞馬遜產品評論數據的一小部分客戶支持數據和小重量更多的權重。對上述加權數據集的訓練將大大提高我猜測的準確性。請幫助我一樣。

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我如何才能開始構建用於土耳其語言的wordnet以用於情感分析

儘管我擁有EE背景，但我沒有機會參加自然語言處理課程。我想爲土耳其語編寫情感分析工具。我認爲最好是創建一個土耳其的wordnet數據庫，而不是將文本翻譯成英文，並使用提供的工具通過錯誤翻譯的文本進行分析。（是嗎？）那麼你們推薦我做什麼？首先從公開課網站上學習NLP課程？我真的不知道從哪裏開始。你能幫我一下，也許我一步一步的指導？我知道這是一個學術項目，但我有興趣將技能培養成爲該領域的業餘愛好

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使用Lingpipe在情感分析中識別實體

我使用Lingpipe的情感分析模塊實施了情感分析。我知道他們爲此使用了動態LR模型。它只是告訴我測試字符串是積極的情緒還是消極的情緒。我可以用什麼想法來確定表達情感的對象？如果文本被歸類爲正面情緒，我希望得到表達情感的對象 - 這可以是電影名稱，產品名稱或其他。