审查数据情绪分析，重点是提取负面情绪？

Question

我正在尝试对评论数据集进行情绪分析。因为我更关心在评论中识别（提取）负面情绪（现在没有标记，但我尝试手动标记几百个或使用Alchemy API），如果评论总体中立或积极但部分有负面情绪，我＆＃39;我希望我的模型更多地将其视为负面评论。有人可以给我建议如何做到这一点？我正在考虑使用词汇/ word2vect与监督（随机森林，SVM）/​​无监督学习模型（Kmeans）。

Answer 1

当您注释情绪时，请不要注释“积极”，“否定”和“中立”。相反，将它们标注为“＃34;具有否定＆＃34;或者＆＃34;没有消极＆＃34;。那么你的情绪分类只会关注这些特征表明消极情绪的强烈程度，这似乎是你想要的。

Answer 2

通过使用单词袋方法，您可以赋予否定单词更多的权重。负数默认为-1，正数默认为+1。

library(qdap)
Dict <- key.pol
Dict$y <- ifelse(Dict$y==-1,-3,Dict$y)
# explore on small chat
polarity("Food is good i like it. The delivery is bad",polarity.frame = Dict)$all

尽管有两个肯定的词，但仍然是负面的。