我想使用skip-gram负抽样以无监督的学习方式对印尼语twitter消息进行情绪分析 .
这就是我打算这样做的方式：
得到推文 . 将所有这些文件放在一个文本文件中 . 执行学习过程以获得每个单词的向量表示 . 使用tf-idf获取文本中每个句子的句子向量 .
将已经具有情感值的单词（例如来自this list）与句子向量值组合以确定新（测试）推文的情绪 .
我的问题是：我可以用什么进一步的学习/分类来计算句子向量与其包含的单词的情感值来获得句子情绪？