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我想分析用德语写的文本的情绪。我找到了很多关于如何用英语做到这一点的教程，但我没有找到关于如何将其应用于不同语言的教程。

我有一个想法，使用TextBlobPython 库先将句子翻译成英文，然后进行情感分析，但我不确定这是否是解决此任务的最佳方法。

或者有没有其他可能的方法来解决这个任务？

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现在有一个针对德语文本的预训练情感分类器。Hugging Face 发布了两个开源 API，如下所示。

  1. Oliverguhr/德国-情绪-伯特
  2. bert-base-german-case-sentiment-Germeval17
于 2020-12-24T05:22:08.307 回答
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正如安迪在上面指出的那样，最好的方法是训练你自己的分类器。另一种更快速和肮脏的方法是使用德语情感词典，例如SentiWS，并简单地根据单个单词的极性值（例如通过求和）来计算句子的极性。这种方法不是万无一失的（例如，它不考虑否定），但它会相对较快地给出合理的结果。

于 2015-03-21T06:01:32.143 回答
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自从您 6 年前提出问题以来，非英语语言的情感分析已经取得了很大进展。今天，您拥有非常出色的基于 Hugging Face Transformer 的模型，针对多种语言的情绪分析进行了微调。在我看来，最好的德语是https://huggingface.co/oliverguhr/german-sentiment-bert

如果你不能或不想运行自己的模型，你也可以使用我最近开发的这个 API 之类的 API：NLP Cloud。我最近添加了上述德国模型进行情绪分析。

非英语 NLP 仍然远非完美。大多数数据集只有英文，但生态系统正在逐步取得进展。

于 2021-08-13T10:26:03.913 回答
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还有一个专用的德语 TextBlob：https ://textblob-de.readthedocs.io/en/latest/（此处正在积极开发中）：

例子：

from textblob_de import TextBlobDE as TextBlob

doc = "Es gibt kein richtiges Leben im falschen."
blob = TextBlob(doc)
blob.sentiment
# Sentiment(polarity=-1.0, subjectivity=0.0)

截至 2022 年 2 月，（仍然）没有可用的主观评分，并且某些功能不起作用（例如.translate()）。不过，.noun_phrases还是.tags做的很好。

于 2022-02-02T14:44:52.517 回答
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或者作为分类的替代方法，您可以使用德语主观术语的情感词典。阅读本文会有所帮助 [ 1 ]。使用基于词典的模型的优点是它不需要任何培训。

另一种方法是尝试混合模型，该模型涉及将词典中的术语作为分类器本身的特征，以及一些手动注释的训练集。

于 2017-06-02T19:47:08.553 回答