我计划使用word2vec对客户评论(评论可以有多个句子)进行情感分析.我对此有一些疑问： >是否应该仅使用训练数据来训练我的word2vec模型(在gensim中)？我是否也应该考虑此测试数据？ >我应如何代表分类审查？这种表示是否会考虑单词的顺序,因为这对于表示情感分析的评论很重要？解决方法:基本
我正在对一个句子进行逐词分析,例如 “嘿！这是一部很棒的电影？？？” 我上面有很多句子.我有一个巨大的数据集文件,如下所示,如果该词存在,我必须进行快速查找.如果这样做,则进行分析并将其存储在字典中,例如从单词文件中获取分数,句子的最后一个单词的分数,句子的第一个单词等. 句子[i]
我没有做正确的事-从错误的外观来看,我认为我正在丢失一些数据.我已经为ntk,numpy和sentiwordnet安装了sentiment_classifier(https://pypi.python.org/pypi/sentiment_classifier/0.7)的所有先决条件.这是我的代码-我正在尝试工作的文档中的一个简单示例. from senti_classifier
我根据我选择的给定主题使用TextBlob的NaiveBayesclassifier进行文本分析. 数据量巨大(约3000个条目). 虽然我能够得到一个结果,但是如果没有再次调用该函数并等待数小时直到处理完成,我将无法将其保存以备将来使用. 我试着通过以下方法进行酸洗 ab = NaiveBayesClassifier(data)
我正在尝试训练NLTK分类器进行情绪分析,然后使用pickle保存分类器. 训练有素的分类器工作正常.但是,如果我加载一个保存的分类器,分类器将为所有示例输出’positive’或’negative’. 我正在使用保存分类器 classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_set) classifie
我使用Stanford core NLP库进行情绪分析.下面的代码返回一个示例的类,但我怎样才能获得分数？例如-0.3表示负面等 private int getScore(String line) { boolean isrun = false; StanfordCoreNLP pipeline = null; if(!isrun){ Properties props = getPropertie
我需要一个关于如何分析这类数据的建议.我想对它进行情感分析或线性回归作为机器学习工具.预测因子是得分. color type make new score red truck ford y 2 black sedan chevy n 4 silver sedan nissan y 5 silver truck nissan n 2 blac
我使用以下来计算200个短句的情绪.我没有使用训练数据集： 对于textblob.sentences中的句子： 打印(sentence.sentiment) 分析返回两个值：极性和主观性.根据我在网上看到的,极性分数是在[-1.0,1.0]范围内的浮点数,其中0表示中性,1表示非常积极态度,-1表示非常消极态度.主观性是
我试图在Windows上使用Stanford CoreNLP设置本地服务器,以计算超过1M文章和视频文本的情绪分数.我不懂Java,所以我需要一些帮助. 我成功安装了Stanford CoreNLP 3.6.0,我运行的服务器运行： java -mx4g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer 从我的其他计算机
