sentiment-analysis

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    情緒分析的培訓數據

    從哪裏可以獲得已在企業領域中被分類爲積極/消極情緒的文檔的語料庫？我想要一大批爲公司提供評論的文件集，比如分析師和媒體提供的公司評論。 我發現有產品和電影評論的語料庫。是否有商業領域的語料庫，包括與企業語言相匹配的公司評論？
    nlp machine-learning text-analysis sentiment-analysis training-data 2011-09-26

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    簡單的情感工具包（情感）分析（不使用機器學習）

    我正在尋找一種工具，可以分析短文本的情緒。我搜索了一個星期，我找不到一個公開可用的好的一個。理想的工具是以短文本作爲輸入並猜測情緒的工具。它最好是一個獨立的應用程序或庫。 我不需要通過文本訓練的工具。儘管沒有得到滿意的答案，但也有類似的問題。 我搜索了互聯網並閱讀了一些論文，但找不到我想要的好工具。目前我發現了SentiStrength，但準確性並不好。我現在正在使用情感字典。我覺得可能需要一些語
    nlp sentiment-analysis 2011-06-27

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    虔誠分析API /工具，對於Java

    我正在編寫一個Java程序，需要分析他們的情緒的小塊文本（3-4句，新聞文章轉述）。我只需要知道文章是否總體上是積極的，消極的或中立的。 例如，下面將理想被歸類爲陽性： Kindle電子書銷量飆升亞馬遜。 Amazon.com說，這是銷售更多的 電子書爲其Kindle的電子閱讀 比平裝本和設備結合 所有我需要的是一個非常簡單和快速實施第三方解決方案 精裝印刷版，即我可以在我的程序中使用。它不一定是
    java sentiment-analysis 2011-05-20

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    如何在提交時對viralheat進行API調用，然後解析並保存JSON響應？

    我想通過我的控制器的更新方法通過Viralheat的API發送請求，以便當用戶點擊提交按鈕時，操作完成並進行API調用。我想發佈到http://www.viralheat.com/api/sentiment/review.json?text=i &做&不&像&這& API_KEY = [* API密鑰*] 這將在格式返回一些JSON： {"mood":"negative","prob":0.773
    ruby-on-rails ruby-on-rails-3 json api sentiment-analysis 2011-08-31

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    使用WordNet在句子中查找積極性或消極性

    我必須在交互式系統中提問一些問題，用戶可以自由輸入任何答案。我必須從回答中得出結論，它是肯定的（是）還是否定的（否）。在幾個月前出席的一些演講中，我瞭解到一個特定的wordnet庫（不是wordnet本身）存在，它完成了完全相同的工作，但我忘記了它是什麼。有人知道嗎？如果不是，你能建議一些替代方案來達到同樣的結果嗎？ 在此先感謝
    c# nlp wordnet sentiment-analysis 2011-05-25

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    未經訓練的情緒分析，需要統計數據捕捉情緒變化的幫助

    問題可能比較模糊，但我會嘗試儘可能最好地使用它。 因此，我想出了一個粗略的算法來計算一個句子（評論片段的一部分）是正面還是負面還是中性（讓我們稱這個句子爲EQ）。所以對於5個句子，我有一些基於[-100，100]的句子評分。該審查必須額定[0,5]基礎 （0，39.88） （1，73.07） （2，69.65） （3，51.43） （4，76.74） 上我正在努力的選擇是我應該選擇什麼方法來計算評
    statistics sentiment-analysis 2011-07-24

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    用ruby進行情感分析

    任何一個具有感知分析經驗的人都可以使用liblinear算法。任何人都用過liblinear-ruby-swig寶石？ 請建議我一開始。
    ruby-on-rails ruby sentiment-analysis 2011-09-13

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    如何使用樸素貝葉斯實現TF_IDF特徵加權

    我試圖實施樸素貝葉斯分類器進行情感分析。我計劃使用TF-IDF加權措施。我現在只是有點卡住了。 NB通常使用單詞（特徵）頻率來查找最大似然。那麼如何在樸素貝葉斯中引入TF-IDF加權測度呢？
    bayesian sentiment-analysis document-classification tf-idf 2011-06-09

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    用心情搭起句子

    讓我們從一個簡單的問題開始吧。假設我有350個字符的句子，並希望將句子分成「好心情」或「壞心情」。 設計算法來挖掘句子的最佳方法是什麼？
    algorithm nlp sentiment-analysis document-classification 2011-07-29

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    使用LingPipe做分層情緒分析

    這是在使用LingPipe機器學習工具進行情感分析的情況下。如果大段落中的句子有積極/消極的情緒，我必須分類。我知道在LingPipe中使用以下方法 如果完整段落基於其極性進行分類 - 負值或正值。 在這裏，我還不知道句子級別的極性。我們仍處於段落級別。我如何確定段落句子級別的極性，以及段落中的句子是否爲肯定/否定句子？我知道LingPipe能夠對一個句子是主觀/客觀的進行分類。因此，使用這種方式
    machine-learning nlp sentiment-analysis 2011-09-21
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