给定文本的情感分析

Question

这个主题有很多主题。但我也发布了另一个。所有帖子都可能是进行情绪分析的一种方式，但我找不到任何方法。

我想实施情绪分析的方法。所以我会要求给我一个方法。在我的研究过程中，我发现无论如何都使用了this。我猜贝叶斯算法用于计算正词和负词，并使用词袋计算句子正或负的概率。

这只是用于单词，我想我们也必须进行语言处理。那么有没有更多知识的人呢？如果是的话，你可以引导我使用一些算法及其链接作为参考，以便我可以实现。特别是在我的分析中可以帮助我的任何东西。

您也可以选择我可以使用的语言吗？有人说Java比较耗时，所以他们不建议使用Java。

非常感谢任何类型的帮助。

Answer 1

首先，情绪分析是在各个层面上完成的，例如文档，句子，短语和功能级别。你在做哪一个？每种方法都有许多不同的方法。您可以找到关于此主题here的非常好的介绍。对于机器学习方法，最重要的元素是特征工程，它不仅限于词语。您可以在我链接的教程中找到不同应用程序中的许多其他有用功能。您需要做什么语言处理取决于您要使用的功能。如果您的功能需要POS信息，则可能需要POS标记。

对于分类器，您可以尝试支持向量机，最大熵和朴素贝叶斯（可能作为基线），这些在文献中经常使用，您也可以在链接中找到相当全面的列表。 Mallet工具包包含ME和NB，如果使用SVMlight，您可以使用函数轻松地将要素格式转换为Mallet格式。当然，这些分类器还有许多其他实现。

对于基于规则的方法，经常使用Pointwise Mutual Information，以及某些基于评分的方法等。

希望这有帮助。

Answer 2

对于文本分析，没有比SNOBOL更强的语言。例如，在SNOBOL-4中，Fortran解释器只需要60行。

Answer 3

NLTK为情绪分析提供了非常好的算法。它是开源的，因此您可以查看源代码并查看使用的算法。你甚至可以下载免费的NLTK书籍，并且在情绪分析方面有一些很好的材料。

来到你的第二点我不认为Java那么慢。我自己用c ++编写了多年，但最近也开始使用java，好像你看到许多非常流行的开源软件，如lucene，solr，hadoop，neo4j都是用java编写的。