“sentiment-analysis”的相关标签问题

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machine-learning - 用于情绪分析的 Mahout

使用 mahout 我可以对数据的情绪进行分类。但我被一个混淆矩阵困住了。

我正在使用 mahout 0.7 朴素贝叶斯算法对推文的情绪进行分类。我使用朴素贝叶斯分类器来训练分类器并将推文的情绪分类为“正面”、“负面”或“中性” trainnb。testnb

样本正训练集

同样，我准备了负面和中性的训练样本，这是一个巨大的数据集。

我提供的示例测试数据推文不包括情绪。

我能够运行 mahout 分类算法，它将分类实例的输出作为混淆矩阵提供。

下一步我需要找出哪些推文表现出积极的情绪，哪些是消极的。使用分类的预期输出：用情绪标记文本。

在 mahout 中，我需要实现哪种算法才能以上述格式获得输出。或需要任何自定义源实现。

要“友好地”显示数据，建议我使用 apache mahout 提供的算法，这将适用于我的 twitter 数据情感分析。

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python - 创建阿拉伯语语料库

我正在对阿拉伯语进行情感分析，我想创建自己的语料库，为此，我从 facebook 收集 300 个状态并将它们分为正面和负面，现在我想做这些状态的标记化，为了获得单词列表，然后生成单字和双字，三字并使用交叉折叠验证，我目前正在使用 nltk python，该软件是否能够执行阿拉伯语或 rapis 的任务Minner 会更好地工作，你怎么看，我想知道如何生成二元组、三元组和使用交叉折叠验证，有什么想法吗？

python nlp nltk sentiment-analysis rapidminer

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python - LARGE在线会话文本的情感分析

标题说明了一切; 我有一个 SQL 数据库，其中包含在线对话文本。我已经在 Python 中完成了这个项目的大部分工作，所以我想使用 Python 的 NLTK 库来完成这项工作（除非有充分的理由不这样做）。

数据按Thread、Username和Post组织。每个线程或多或少都集中在讨论我有兴趣分析的类别的一个“产品”。最终，当这完成后，我希望每个用户对他们在某个时候讨论过的任何产品都有一个估计的意见（喜欢/不喜欢某种交易）。

所以，我想知道的是：

1）我怎样才能确定每个线程是关于什么产品的？我正在阅读有关关键字提取的信息……这是正确的方法吗？

2)如何根据帖子确定特定用户的情绪？根据我有限的理解，我必须首先“训练”NLTK 识别某些意见指标，然后我是否只是确定这些词出现在文本中时的上下文？

正如您现在可能已经猜到的那样，我之前没有使用 NLP 的经验。从我目前的阅读来看，我认为我可以应付学习它。如果有人能指出我正确的方向，即使现在只是一个基本而粗略的工作模型也会很棒。谷歌对我帮助不大。

PS我有权分析这些数据（以防万一）

python nlp nltk text-mining sentiment-analysis

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nlp - 如何进行网站基准测试？

我正在尝试对一个国家/地区的房地产领域流行的在线趋势进行竞争分析。我必须创建一个不偏向任何特定公司的报告，但它比较或仅显示公司在趋势列表中的表现。我将使用参数Clickstream analysis来显示公司网站执行情况的统计数据。Sentiment Analysis在我看来，趋势特定的表现可以用来描述。如果有其他方法可以有效地做到这一点，我期待任何这样的方法。

现在，我找不到任何共同的趋势。