是否可以在情绪分析中使用上下文敏感语法？如果是，那怎么样？ 基本上，我想做一些短语级别的分析。
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短语结构和句法分析（通过无上下文或上下文敏感的语法，依赖性解析器等）通常在较早阶段执行，并用作情绪分析的输入。您通常会从解析树中提取要素并在情绪分类阶段使用（例如，功能，请参阅下面引用的文章）。
短语结构（以解析树的形式）已被证明对其他下游任务有效（例如，参见Fisher and Roark，2008，“解析派生特征用于自动语篇分割的效用”和Punyakanok et al。，2008，“语法角色标记中语法分析和推理的重要性”。
我不知道解析结构对情绪分析有多大差异，但直观地说，它似乎应该有所帮助。
一个问题：为什么您对上下文敏感的语法感兴趣？即使是温和的情境敏感的形式主义处理起来也要大得多（通常是数量级），而且 - 在我看来 - 通常似乎不足以改善下游业绩以保证额外的费用。但是，如果您的应用程序可以从上下文敏感的分析中获益，而不受上下文影响，那么这将是一个有价值且有趣的目标。
如果您认为无上下文的词组结构足以满足您的需求，我建议您查看Stanford Parser和BUBS Parser。斯坦福工具包更灵活，BUBS更快（完全披露 - 我是BUBS的主要开发人员之一）。我没有足够的经验来处理任何上下文敏感的实现。