machine-learning - 表情符号和 hashags 如何影响 Google Natural Language Classify Text 的准确性？

Question

我有一个项目，我必须使用谷歌自然语言分类文本来查找文本类别。

https://cloud.google.com/natural-language/docs/reference/rest/v1/documents/classifyText

我的文本文档将包含表情符号和主题标签。谁能告诉我这些将如何影响分数？我应该在调用 API 之前摆脱它们还是让它们消失？

我自己尝试了多个文档，但结果相互矛盾。任何人都可以指导我吗？

Answer 1

不完全是用于文本分类，而是用于情绪检测，我不认为它确实解释了表情符号

句子：

1. “多么美好的一天！我对事情的结果感到非常高兴”
2. “多么美好的一天！我对事情的结果感到非常高兴”

两者都获得相同的+0.9 分数和 1.8 级。（您可以在这里自己尝试一下）