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GMail爲電子郵件文本右側的列提供了一些非常好的廣告。 Facebook也一樣。我在Facebook上看到的廣告往往（非常）與我感興趣的內容相關。顯然，他們預先處理了他們可用的信息。 GMail掃描我的電子郵件的文本，提取關鍵字，然後提供相關的廣告。 Facebook也是如此。他們有很多用戶特定的信息可供他們使用。因此，我想他們會在生成任何廣告建議之前對其進行預處理。有誰知道這些系統使用哪些特

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多語言情感分析的機器翻譯

我想爲非英語語言如japenese，中文，德語等進行情感分析。我想知道是否有機器翻譯可用於將這些語言的文檔翻譯成英文。我正在使用JAVA，所以我應該可以調用API或工具。我已經使用谷歌翻譯API，所以請建議除此之外的任何東西。

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社交媒體搜索引擎問題

我遇到了這個名爲social mention的網站，我很好奇這樣的應用程序是如何工作的，希望有人能提供一些這方面的一些瞥見/建議。在觀看搜索結果中，我意識到，他們抓住來自Facebook的結果，微博谷歌....我想這是在飛行中完成的，可能是通過被提到暴露出一些REST API？如果我在第1點中提到的內容可能是真的，那麼這是否意味着對文檔/鏈接返回的情感分析也在飛行中完成？這不會是計算密集的嗎？

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情緒分析詞典

我想知道是否有人知道我可以在哪裏獲得正面和負面詞的字典。我正在研究情緒分析，這是它的一個關鍵部分。

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情緒分析的最佳算法方法

我的要求是獲取新聞文章並確定它們對於某個主題是正面的還是負面的。我正在採取下面概述的方法，但我一直在閱讀NLP可能在這裏使用。我所讀到的所有內容都指出NLP從事實中發現了意見，我認爲這對我來說並不重要。我想知道兩件事： 1）爲什麼我的算法不工作和/或我該如何改進它？（我知道諷刺可能是一個陷阱，但我再也看不到發生在我們將得到的新聞類型中的太多） 2）NLP如何幫助，我爲什麼要使用它？我的算法方法

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關於情感分析的問題

我有一個關於情感分析的問題，我需要幫助。現在，我收集了許多通過twitter搜索api收集的推文。因爲我使用了我的搜索條件，所以我知道我想查看哪些主題或實體（人名）。我想知道別人對這些人的感受。對於初學者來說，我下載的與已知的化合價/情緒分數英語單詞的列表，並計算情緒（+/-）的基礎上在鳴叫這些詞的可用性。問題在於情感以這種方式計算 - 我實際上更多關注推文的語氣，而不是關於這個人。舉例來說

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百萬的句子在DB保存 - 去除不相關的英語單詞

我努力訓練樸素貝葉斯分類器從提取的情緒正/負的話。例如：我喜歡這部電影:)）我討厭下雨的時候:( 的想法是我提取基於使用的emoctions積極或消極的句子，但爲了訓練分類並堅持到數據庫問題是，我有超過100萬這樣的句子，所以如果我一字一句地訓練，數據庫將去折騰我想刪除所有不相關的單詞示例「我」，「這個」，「當」，「它」，這樣的次數要我做一個數據庫查詢較少。請幫我解決這個問題，建議我做的