简单的情感分析

Question

看来，进行基本情感分析的最简单，最天真的方法是使用贝叶斯分类器（通过我在SO上找到的内容证实）。任何反驳或其他建议？

Answer 1

带有一袋单词表示的贝叶斯分类器是最简单的统计方法。通过转向更高级的分类器和要素表示，您可以获得更好的结果，但代价是更复杂。

统计方法不是城里唯一的游戏。更加了解文本结构的基于规则的方法是另一个主要选择。从我所看到的，这些实际上并不像统计方法那样好。

我推荐Manning和Schütze的统计自然语言处理基础第16章，文本分类。

Answer 2

我想不出更简单，更天真的方式来做情感分析，但你可能会考虑使用支持向量机而不是朴素贝叶斯（在一些机器学习工具包中，这可以是替代品）。看看"Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques" by Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathan这是关于这些技术的最早的论文之一，并提供了一系列相关技术的准确结果表，其中没有一个比任何技术更复杂（从客户的角度来看）其他人。

Answer 3

基于Ken提供的答案，还有另一篇论文

“使用具有不同信息源的支持向量机的情感分析”，Tony和Niger，

考虑分配更多功能，而不仅仅是Pang和Lee使用的一些单词。在这里，他们利用wordnet来确定形容词的语义区分，以及文本中对主题的情感接近度，作为SVM的附加特征。它们显示出比先前基于情绪对文本进行分类的尝试更好的结果。