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我有一个典型的 AI 问题要解决。客户将提交有关产品的评论。我必须能够创建一个程序，将这些评论分类为好、坏或中性。

当然，神经网络将在其中发挥重要作用。另外，我认为模糊逻辑可以在其中发挥一些作用。例如评论的好、坏或中性！关于如何解决它的更多想法？

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这个问题通常被称为情绪分析。您可以查看有关情绪分析的维基百科条目以进行简要回顾，或查看刘冰的情绪分析页面以获取更详细的资源和教程。

于 2011-10-12T17:08:21.737 回答
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您可以使用某种形式的监督学习。

分类最重要的事情是选择正确的特征。“特征”意味着您从评论中提取一些值，这些值仍然捕捉到与分类任务相关的本质。我想到的事情是

  • 字数
  • 每个句子的平均单词数
  • 某些集合中的单词数，例如 {crap, shit, 该死的, viagra, ...}

然后，您可以使用任何可用的机器学习算法（神经网络，SVM）并训练分类器，只要您有足够的评论标记为好/中性/坏。

于 2011-10-12T16:58:00.650 回答
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神经网络肯定会为此工作，但是我对引入新单词和语言持怀疑态度。我会采用贝叶斯网络方法来确定处于“好/中性/坏”状态的概率。在通过贝叶斯网络之前，您应该考虑清理数据 [词干等]。

此外：元属性 [ziggy 提到的] 更像是一个指标，可以提高您所采用方法的性能。

编辑：贝叶斯网络是监督学习的一种形式。

于 2011-10-12T17:16:19.007 回答