锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

情感分析基于词典方法的特性

经验分享睿知

常见的分词算法有:基于字符串匹配的分词、基于理解的分词、基于统计的分词和基于规则的分词，每种方法对应很多具体的算法 。短文本倾向分析和情感短文本的分类有什么区别-1 分析根据短文本大?。煞治ゴ始丁⒕渥蛹逗推录? ，根据目的不同分析 ， 按处理方法可分为词典-1分析和分析基于机器学习(SVM方法、神经网络方法和朴素贝叶斯方法)；根据是否有人工参与 ， 分为无监督和有监督的分类方法 ， 区别在于是否需要人工情感标记 。

1、自然语言处理_一般处理流程 1 。一般处理流程语料获取>文本预处理>特征工程>特征选择1 。语料库的获取就是要处理的数据和用于模型训练的语料库 。数据来源可能来自网上抓取、数据积累、语料库转换、OCR转换等 。，格式可能会令人困惑 。需要去除url、时间、符号等无意义的内容，留下质量相对较高的非结构化数据 。2.文本预处理将含有杂质、无序和不规范的自然语言文本转化为规则、易处理和标准的结构化文本 。

(2)分词是将一段连续的自然语言文本分割成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程 。一般来说，英文很容易用空格符号分割 ， 而中文相对复杂 。请参考口吃、盘古、Ansj等工具 。常见的分词算法有:基于字符串匹配的分词、基于理解的分词、基于统计的分词和基于规则的分词，每种方法对应很多具体的算法 。词性标注是给自然语言文本中的每一个词赋予词性的过程，比如名词、动词、副词等 。

2、综述:方面级 情感 分析(三从研究框架来看，该领域的研究可以分为无监督学习、半监督学习和监督学习 。目前大多数研究集中在四个子任务中的一个 ， 即体项提取、体类检测、体项情感分类和体极性情感分类 。只有少数研究建立了多个子任务的联合模型 。方面术语抽取的目的是抽取非结构化文本中包含的所有方面术语 。值得注意的是 ， 这个子任务不仅要识别表示情感 color的体项，还要识别不表示情感或者情感是中性的体项 。

【情感分析基于词典方法的特性】其中，无监督模型基于频繁模式挖掘、句法规则、主题模型和深度学习 。弱监督模型基于单词对齐、标签传播等方法 。有监督模型将提取体貌特征项的任务视为词级序列标注问题，前期基于传统的特征工程方法训练序列标注分类器 。近年来，基于深度学习的序列标注模型取得了当前术语抽取任务的最佳性能 。方面类别检测是根据一组预定义的方面类别，找出评论文本中所有意见评价的方面类别 。

    推荐阅读


    上一篇：因子分析 因子归属

    下一篇：网页 分析工具,网页分析工具jsoup1.7