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我在情感分析或自然语言处理方面没有太多背景，但我在业余时间读了一些关于它的内容。我想进行并尝试分析论坛主题/评论，如 reddit、digg、博客等。我特别有兴趣做一些事情，比如计算激烈的宗教和政治主题的支持、反对和中立评论的数量辩论。这就是我的想法。

1) 找到原发帖人定义了敏感的政治或宗教话题的主题。

2) 对于每条评论，将其归类为支持原始海报或采取相反或中立的立场。

3) 将各种媒体与支持或反对论点的数量进行比较，以确定哪些平台是好的“辩论平台”（即平衡的论点计数）。

我预计的一个大问题是，激烈的话题会引起支持方和反对方的强烈反应，因此简单的快乐/悲伤情绪分析不会解决问题。我只是出于自己的好奇心对这个项目感兴趣，所以如果有人知道类似的研究或实用程序来进行这个实验，我很想听听更多。

有人可以为此任务推荐一个好的情感分析、词典、训练集等吗？

我正在寻找可以在我自己的应用程序中使用的 C++ 情绪分析库。将人类编写的文本作为论据并返回有关其情绪（积极、消极、中性、愤怒、快乐……）的信息。有任何想法吗？

几点说明：

• 我不是在寻找具有“仅” NLP 工具（如文本标记化、PoS 标记等）的库，而是真正可以进行情绪分析/意见挖掘/情绪分析的库。当然，带有情绪分析工具的 NLP 库很棒。
• 一些非常简单的事情就可以了（例如只返回+1/-1/0）
• 我不在乎它可能使用哪种底层技术（字典、贝叶斯东西、SVM、基于规则的......）
• 仅限 C++！

我知道它可能并不像那样存在，但是，嘿。

是否存在用于检测文本中有缺陷的逻辑参数的软件包或方法？

我希望有一些东西适用于不是在学术环境中编写的文本（例如逻辑课）。这可能是一个延伸，但我想要一些可以识别逻辑试图在哪里使用并识别逻辑错误的东西。一个可能的用途是在社论文章中标记错误。

我不需要任何抛光的东西。我也不介意开发一些东西，所以我现在真的在寻找野外的东西。

我计划使用 Sentiwordnet 3.0 进行情感分类。有人可以澄清与 Sentiwordnet 中的单词相关的数字代表什么吗？例如，排名#5 中的 5 是什么意思？同样对于 POS，用来表示副词的字母是什么？我假设'a'是形容词。我在他们的网站或其他网站上都找不到解释。

我创建了一个 javaee 应用程序，其中必须使用朴素贝叶斯执行情感分析。为了让情感算法发挥作用，我们必须先对其进行训练，所以我想创建一个对象来在服务器启动时处理训练，以避免一遍又一遍地训练。我想过使用单例 ejb 来做到这一点，但我不知道这是否是正确的方法，还有一位朋友建议使用托管 bean。这些方法对我的问题有什么优缺点？我是在寻找正确的方向还是只是在错误的树上吠叫？

是否有任何专注于情绪分析的 R 包？我有一个小型调查，用户可以在其中写下关于他们使用网络工具的体验的评论。我要求一个数字排名，并且可以选择包含评论。

我想知道评估评论的积极性或消极性的最佳方法是什么。我希望能够将其与用户使用 R 提供的数字排名进行比较。

为了解决这个问题，我希望你给我一些建议。在大学里，我一直在解决意见挖掘任务，但在 Twitter 上，方法完全不同。例如，我使用集成学习方法对用户对西班牙某家酒店的看法进行分类。当然，我得到了一个包含正面和负面意见的训练集，然后我用测试集进行了测试。但是现在，有了推特，我发现这种分类非常困难。

1. 我需要训练集吗？如果这个问题的答案是肯定的，你不觉得 twitter 这么短暂，所以如果我有那个设置，我在未来主题上的表现会很差吗？

2. 我正在考虑获取一本字典（主要是形容词）并将我的推文与它交叉并获得一个术语文档矩阵，但我没有为任何推特分配类。此外，积极形容词和消极形容词可能会因主题和时间而异。那么，如何处理呢？

3. 如何处理语言问题？例如，我想研究用英语和西班牙语写的推文，但要分开研究。

4. 你建议用哪种编程语言来做这样的事情？我一直在尝试使用 R 包，例如 tm、twitteR。

我是一名大学生，正在寻找一个 NLP 库来在基于 Java 的 Web 应用程序中执行主题提取和情感分析，以用于暑期爱好项目。

为了让您了解我正在尝试做的事情......我想构建一个基于 Java 的 Web 应用程序，该应用程序将从 Reddit 提交的标题中提取主题，并确定 OP 对标题的情绪（当可能的）。

示例输入：

• Reddit，我们将反 SOPA 请愿书从 943,702 个签名增加到 3,460,313 个。反 CISPA 的请愿书为 691,768，比 SOPA 更糟糕。请顶一下，让我们讨论进一步的措施，否则我们过去的努力是徒劳的。我们以前做过，恐怕我们被要求再做一次。
• 我的朋友称他为“可笑的上镜先生”
• 精神错乱：CISPA 变得更糟，然后通过匆忙投票

我目前正在尝试 AlchemyAPI，但听起来那里存在更好的 NLP 库。最好，我不会被限制在给定时间段内有限数量的 API 请求（AlchemyAPI 有配额）。我听说过 GATE、LingPipe 和 OpenNLP 的名称——但是，我不确定它们是否符合我的需要。

我正在寻找来自有经验的用户的框架/库/api 建议，甚至更好的比较。我在 NLP 方面的经验非常有限，这就是我在这里寻求帮助的原因（ps：如果有人有任何资源可以在 www.nlp-class.org 之外了解更多信息，请告诉我！）:)

我和一群人正在开发一种情绪分析算法。我想知道现有的有哪些，因为我想比较它们。有没有文章介绍这方面的主要算法？

提前致谢

蒂亚戈

通过以下链接，我有了一些想法。我想问我是做对了还是我做错了。如果我走错了路，请指导我。

使用libsvm
进行文本分类 c#
如何使用 libsvm 进行文本分类？

我的方式

首先计算每个训练集中的单词数
为每个单词创建一个映射列表

例如

正向训练数据

训练集也是

这一切都是我从上面的链接中收到的。
请帮我。