标签： nlp text-mining sentiment-analysis senti-wordnet
我想使用skip-gram负抽样以无监督的学习方式对印尼语twitter消息进行情绪分析。
我打算这样做：
获取推文。将所有这些文件放在一个文本文件中。执行学习过程以获得每个单词的向量表示。使用tf-idf获取文本中每个句子的句子向量。
将已具有情感值的单词（例如来自this list）与句子向量值相结合，以确定新（测试）推文的情绪。
我的问题是：我可以用什么进一步的学习/分类来计算句子向量，用它包含的词的情感值来得到句子情感？