使用Maxent模型进行情绪分析的功能

时间:2015-10-17 11:12:30

标签: machine-learning nlp sentiment-analysis

我想使用最大熵模型实现自己的情绪分析。没有使用任何Api。什么可能是我的最大熵模型的最佳特征f(c,d)。我有三个正面,负面和中立的课程

1 个答案:

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情感分析中一些最常用且最有效的功能是 unigrams Bigrams 也可以使用,但是它们是否真的有用是很有争议的。

请注意,使用unigrams / bigrams的频率值不会显着改善情感分析中的结果;因此,通常足以提取单词类型并使用布尔值来表达它们在文本中的存在/不存在。

重要的是如何在提取这些功能之前预处理文本。例如,除了对你的标记进行较低的处理外,处理否定范围可以在提取unigram特征时改善你的结果。

无论如何,情感分析是一个广泛的领域。您将发现不同的特征提取策略可能会产生不同的结果,具体取决于您需要执行的特定分析类型(例如基于特征的分析,主观性分析,极性分析等)。

您可以在这里找到几乎所有您需要的东西:

  • http://sentiment.christopherpotts.net
  • 刘冰。 "情感分析和意见挖掘。"人类语言技术综合讲座5.1(2012):1-167。
  • Pang,Bo和Lillian Lee。 "意见挖掘和情感分析。"信息检索的基础和趋势2.1-2(2008):1-135。