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有监督学习的情感分类
我正在使用python的scikit-learn在Livejournal的博客上进行情绪分类 . 我有大约40000个帖子，我使用4/5作为训练集，遗骸作为测试集 . 有6种情绪： ['joy','sadness','anger','surprise','love','fear'] 我经历了几个分类器（包括朴素贝叶斯，svm，sgd ..），但问题是预测非常不准确 . 实际上它几乎是微不足道的，因... -
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情绪分析模型 - 处理否定
我正在使用NLTK和SKlearn构建情感分析模型 . 该模型的准确性非常好 . 75％ . 模特受过7500个标签短片评论的培训，并在3000个标签短片评论中进行测试 . 但是我注意到它不承认否定（例如我不开心，我不是很好 - 模型将它们评为“积极”） . 我想我必须使用一些Bi-gram NLTK函数，但我不太确定如何添加当前代码 . 下面是我定义功能的部分代码 # open and rea... -
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基于方面的python中的情感分析
我对Liu Bing由Liu Bing这本书着迷，我已经实现了一个获得文本方面的小程序 . 我通过Hu搜索了我的文本中的正面和负面单词列表，并使用nltk.tokenizer找到了最接近情感单词旁边的名词或人称代词 . 结果非常有趣，但我正在努力检测否定和背景 . 亚马逊的例子： “我喜欢辣拉面，但无论出于什么原因，这个东西都会严重烧伤我的肚子，灼烧的感觉不会消失3个小时！不确定它是否 Heal... -
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NLP情绪：以积极的方式使用否定词时给出错误的结果
我正在使用 NodeJs 在sentiment lib的帮助下创建我的应用程序 问题是，当以积极的方式使用否定词时，它会给出错误的结果 . var sentiment = require('sentiment'); var result = sentiment('I am dying to eat a kitkat!'); console.dir(result); {得分：-3，比较：-0.... -
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斯坦福情绪分析偏向负面？
我正在对现有的情绪分析器应用程序进行一些研究 . 我目前正在研究Stanford CoreNlp / Sentiment Analysis 3.8.0以及我在测试数据中注意到的预测似乎偏向负面 . 以下是一些回到负面的例子： 纽约是我最终想要完成教学生涯的地方，而且机会太好了，无法拒绝 . - 否定 我理解成为一名有效且有影响力的老师是一种责任，但我渴望在课前，课时和课余时间提出，以确保... -
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情绪分析模型的准确性可疑
我正在使用 NLTK 和 scikitlearn 构建情绪分析模型 . 我已经决定测试几个不同的分类器，以便查看哪个是最准确的，并最终使用它们作为产生置信度分数的方法 . 用于此测试的数据集都是评论，标记为正面或负面 . 我训练每个分类器有5,000个评论，5个单独的时间，有6个不同（但非常相似）的数据集 . 每项测试都是使用一组新的5000条评论完成的 . 我平均每个测试和数据集的准确性，以达到... -
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我想计算哪些情绪影响情绪我怎么能在R中做到这一点？
emotiofile我有10列，有8个情绪分数和2个情绪分数情绪像愤怒悲伤快乐...情绪是积极的和消极的每种情绪和情绪再次从0到x的分数如何计算哪些情绪组合正在影响积极的情绪或使用R语言否定？ -
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多篇新闻论文数据集的情感分析
我试图在R中调用 get_nrc_sentiment 但是收到以下错误： get_nrc_sentiment（Test）中的错误：数据必须是字符向量 . 谁能看到我做错了什么？ library("RDSTK") library("readr") library("qdap") library("syuzhet") ... -
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Scikit-learn无法克隆对象*，因为构造函数似乎没有在VotingClassifier中设置参数*
类似的问题已被问到here，但没有发布相关代码 . 我正在尝试基于Scikit-learn VotingClassifier创建一个VotingClassifier . 仅供参考，SGD，Bernoulli和MaxEnt分类器是使用Scikit的GridSearchCV在相同的训练和测试数据上制作的SKLearn分类器 . 但是，我在尝试适合分类器时遇到了RuntimeError . Here's... -
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将N-gram模型与Bag of Word方法相结合
我正在尝试使用带有一组训练数据的N-gram模型对攻击性和非攻击性句子进行分类 . 我想知道是否有任何方法可以将坏字典添加到n-gram模型中 . 我是机器学习的新手，最近开始了这个项目 . 如果上述方法不可行，我想知道这个问题的方法有哪些 . 提前致谢 . -
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Java - 在文本挖掘中实现机器学习方法
我有一些文本，我想通过使用Weka库在Java中实现 Machine Learning 方法来挖掘它们 . 为此目的，我已经做了一些事情，但由于整个代码太长，我只想展示一些关键方法，并了解如何训练和测试我的数据集，并解释结果等 . 仅供参考，我正在使用Twitter4J处理推文 . 首先，我获取了推文并保存在文本文件中（当然是ARFF格式） . 然后我手动标记他们的情绪（积极，中立，消极） . 基... -
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情感分析有3个类别（正面，中立和负面）？
我想用3个类（正面，中立和负面）进行情绪分析 . 我已经看到很多关于情感分析的工作有两个类（正面和负面），但对于三个类则更少 . 如果我想在Scikit-learn中使用词袋方法和分类器（如Logistic回归或SVM），这将如何工作？我的输出用3个类预测的步骤是什么？ 我是否必须将每个类视为二进制分类并执行某些操作来组合结果，或者是否能够为我做一些处理，所以我不必指定它？ -
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使用R：github 'okugami79/sentiment140'包安装错误的情感分析
我希望开发者okugami79安装sentiment140 github软件包 . 我写了以下脚本： install.packages("githubinstall") require(devtools) library(githubinstall) install_github('sentiment140', 'okugami79') library(sentiment) ... -
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使用跳过 - 否定抽样和带有情绪评分的词语进行情绪分析
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... -
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情绪分析 - 张量流上的LSTM和word2vec模型
我现在正在研究一个包括句子情感分析的项目 . 我得到了本教程的帮助：https://github.com/rvinas/sentiment_analysis_tensorflow 在这个模型中，我使用的CSV文件包含标记为正或负的推文句子 . 我有几个问题： 1.如果我使用像'skip-gram'模型这样的word2vec算法，然后将嵌入层送到这个网络，会有区别吗？或者它与初始化的随机矩阵相同，让... -
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PubNub Twitter数据流中的文本过滤
我正在开发一个简单的演示，根据PubNub Twitter Stream上的推文扫描关于'sad'（负面）或快乐（正面）等关键字的推文，然后在美国 Map 上显示这些推文，如下链接所述：https://blog.twitter.com/2014/tweet-emotion-real-time-tweet-analysis-with-pubnub-data-stream 我正在尝试做的是添加过滤单词... -
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在kest的lstm模型中训练和评估准确度不同
我正在训练使用keras进行情绪分析的LSTM模型 . 训练集的训练提供准确性：在时期处理期间为80％，但使用相同训练集评估或预测模型可提供准确度：每次53.9％ . 我无法弄清楚问题;我已经这么久了 . 另外，我已经在下面的代码中注释了数据加载部分，因为我将数据保存在磁盘上以提高时间效率 . 数据是文本的，标签是0/1的情绪 . 请帮忙！！ import pandas as pd import ... -
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基于Python twitter的感伤分析
这是我在基于推特的情绪数据分析中得到的错误 tweets = api.Get_tweets（query ='Dengue'，count = 200）AttributeError：'TwitterClient'对象没有属性'Get_tweets'>>> def get_tweets(self, query, count = 10): tweets = [... -
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情感分析/线性回归（Django）
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 ni... -
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Django中的机器学习（tensorflow / sklearn）？
我有一个django表单，它收集用户响应 . 我也有张量流句分类模型 . 将这两者结合在一起的最佳/标准方法是什么？细节： 对来自烂番茄的电影评论数据培训了 张量流模型 . 每次在我的响应模型中创建一个新行时，我希望张量流代码对其进行分类（或 - ） . 基本上我有一个django项目目录和两个.py文件用于分类 . 在继续自己之前，我想知道将机器学习算法实现到Web应用程序的标准方法... -
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Tensorflow lstm用于情绪分析而不是学习 . 更新
更新： 我正在为我的最终项目 Build 一个神经网络，我需要一些帮助 . 我正在尝试 Build 一个rnn来对西班牙文本进行情绪分析 . 我有大约200,000个带标签的推文，我使用带有西班牙语嵌入的word2vec对它们进行了矢量化 Dataset & Vectorization: 我删除了重复项并将数据集拆分为训练和测试集 . 向量化时应用填充，未知和句末标记结束 . ... -
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获得线性SVC的完美ROC-AUC分数
我正在为我的情绪分析模型评估不同的分类器 . 我正在查看所有可用的指标，虽然大多数达到类似的精确度，召回率，F1分数和ROC-AUC分数，但线性SVM似乎得到了 perfect ROC-AUC分数 . 请看下面的图表： 缩写：MNB =多项式朴素贝叶斯，SGD =随机梯度下降，LR = Logistic回归，LSVC =线性支持向量分类 以下是LSVC的其余性能指标，它们与其他分类器非常相似：... -
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实现基于Aspect的情感分析深度学习模型时出错
我有一个 Aspect based sentiment analysis 的任务，我必须首先预测每个句子的方面 . 方面是预定义的，总共19个 . 我必须实现一个 2-layer Neural Network （用于上述任务），其中第一层完全连接，第二层输出softmax分布 .每个句子由单词向量的平均值表示 . 使用的单词矢量模型是 GoogleNews 300 dimensional word... -
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GATE情绪分析如何运作？
我成功地创建了一个情感分析管道，如下所示：https://gate.ac.uk/sale/talks/gate-course-may10/track-3/module-11-ml-adv/module-11-sentiment.pdf但现在我想使用不同的语料库：它是德语;我有两个包含带有正面或负面特征的德语短语的文件 . 我把它写成一个.xml文件，如下所示： <?xml version='... -
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Syuzhet与SentimentR的否定和修饰语用于R中的情绪分析
这个问题是双重的 . 对这两个问题的回答都是适当的解决方案 . 非常感谢您能否将建议显示为R代码 . 1）Syuzhet数据包中的NRC词典产生最广泛的情绪，但它似乎并不能控制否定者 . 阅读文档后，我仍然不确定如何克服这个问题 . 也许通过将每个句子的正面和负面编码的单词相乘，例如， I（0）AM（0）NOT（-1）ANGRY（-1）=（ - 1 * -1）= 1.但是，我不知道如何用正确的代... -
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句子的情感分析 - 积极，消极和中立
我正在使用NLTK在Python中设计文本分类器 . 每个句子中考虑的一个特征是它的情绪 . 我想用没有任何情绪的那些（中性句子）来判断具有正面或负面情绪的句子 . 使用电影评论语料库和朴素贝叶斯分类器仅产生正面和负面标签 . 我尝试在nltk.sentiment.utils中使用demo_liu_hu_lexicon，但该函数不返回任何值，而是将其打印到输出并且非常慢 . 有没有人知道一个图书馆... -
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情绪分析，特征选择[关闭]
我想知道分析情绪的每个步骤的适当工具是什么：删除停用词，词干，文本的矢量表示，特征选择，分类，如何从文本的矢量表示传递到特征选择，是否有任何步骤可以遵循描述这些步骤的考试 -
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开发情绪分析评分模型的代码问题
我试图对twitter数据做一些情绪分析 . 我有一个字典（afinn_list），如下所示 好5 坏-5 太棒了6 我已经能够生成一个包含每个匹配单词位置的字符变量 . 现在我想生成一个得分变量，它将包含这些匹配的相应分数 . 我很难想出一个for循环逻辑 . class（afinn_list） [1]“data.frame” vPosMatches < - mat... -
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如何在csv文件上执行情绪分析
我有一个包含注释的CSV文件，我将如何对此文件进行情绪分析？最好是希望使用python . 谢谢！ -
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使用OpenNLP在文本文件上进行情感分析
我有100个测试数据句子 . 我试图对它们进行情绪分析，但无论我使用什么输入字符串，我只得到输入字符串的正面估计 . 每个句子的返回值为1.0 . 知道为什么会这样吗？即使我使用.txt文件中的负示例输入，结果也是正值 . public class StartSentiment { public static DoccatModel model = null; public static St...