-3

我正在尝试开发一个 C# 程序来检索用户的 Facebook 帖子并根据他的帖子分析该人的个性。这将意味着分析他的单词和语言/句子结构以确定他是什么类型的人。例如：过度自信、胆怯、愤怒等。

但是，我不知道我应该如何使用这些词来分析他的个性。似乎很难，因为我可以在帖子中同时使用正面和负面的词。有任何想法吗？

4

1 回答 1

2

您打算完成的工作非常复杂（主要是提供可接受的准确性）并且没有简单的解决方案。

我将在您的职位上采取的方法的基本想法：

  1. 它可以专门用于给定语言（例如英语），即您在执行开发时考虑的语言。依靠翻译来考虑其他语言会极大地影响其可靠性。您要考虑的每种新语言都需要新的“开始分析”。
  2. 此开发中最重要的部分将是数据库，因此您必须重点关注其设计、连接性、数据存储/检索等。
  3. 数据库的最小内容：单词列表、它们相关的“值”（胆小、愤怒等）、它们在给定值中的重要性（f 词得到 8 分（满分 10 表示“好斗”）、可能性有多大这个词有不同的含义（如上面的评论中所建议的，“sick”可能会得到一个警告标志来检查确切的上下文），进一步的考虑（例如，重复次数如何影响它的值）等等。此外，你必须包括不同级别的存储（每个帖子、每个用户、每个时间等）。
  4. 您必须创建一个具有足够适应性和可扩展性的算法（这里预计会有很多更改、改进、添加等）来提供您想要的。我想出的基本想法是：根据数据库中定义的每个单词的值来评估每个帖子（通过单独考虑每个单词、给定单词的重复次数、给定单词的上下文等） .)，即检查哪些词是值得分析的，哪些不是；解析系统不仅能够提取单个单词，还能够分析上下文（同一句子/段落中目标单词之前和之后的单词或不同的单词）；制定一些规则以避免“误解”（例如，认为行为具有攻击性的最少帖子数量，否则就忽略（也许只是幽默）；考虑因不同类型的帖子而形成的复杂情绪（例如，3 个帖子中的愤怒 + 9 个帖子中的胆怯 = *）；ETC。）; 总之，它必须能够尽可能准确地将“离散职位现实”转换为所需的输出（对职位/用户的评估）。

如前所述，这并不容易。但是，如果您一步一步地做事，并确保结构具有足够的适应性以允许任何修改/扩展，您可能会得到一个非常可靠的软件（通过了解您可以期望的理想结果是什么，即排名所使用的语言类型；将其推断为真实的人格分析听起来可能过于雄心勃勃），这可能会引起很多人的兴趣。

于 2013-07-18T09:20:22.447 回答