图书馆对影响的文本进行分类

时间：2011-10-25 15:47:44

标签： nlp classification

是否有用于自动分类文本的库，例如英语中的影响？如果它非常粗糙，它可能仍然足够好。

2 个答案:

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通常，当我看到使用的术语“影响分类”时，它描述语音数据的处理，而不是文本 - 使用频谱，响度等音频功能来确定说话者是否生气，沮丧等等。特征类型显然不能很好地转换为文本。

当谈到对文本进行分类时，更常见的是将Sentiment，又名“意见挖掘”分类，以确定文本的作者是否对文本的主题发表了正面或负面的评论。如果这为您提供足够的细微差别，幸运的是有大量资源可以帮助您解决这个问题。在Python中，Natural Language Toolkit提供了通常用于此类工作的分类器，例如this demo。

这种方法的缺点是它通常仅限于正/负分类，并且它是非常特定于域的。例如，经过训练以检测正面电影评论的分类器在分类软件评论时表现不佳。

在文本中也有一些关于情感分类的工作，例如paper以及this one on identifying the emotional content of blog posts 不幸的是，看起来你不太可能找到“预制”库支持此任务，但鉴于研究中的信息，您应该能够在NLTK或其他分类/自然语言处理库之上构建此类系统。

答案 1 :(得分：0)

“模式”系统用于情绪分析：

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