البرمجة اللغوية العصبية:نوعيا "إيجابي" مقابل الجملة "السلبية".

Question

أحتاج إلى مساعدتك في تحديد أفضل نهج لتحليل الجمل الخاصة بالصناعة (أي:مراجعات الأفلام) لـ "إيجابي" مقابل "سلبي".لقد رأيت مكتبات مثل OpenNLP من قبل، لكنها ذات مستوى منخفض جدًا - فهي توفر لي التركيب الأساسي للجملة فقط؛ما أحتاجه هو هيكل على مستوى أعلى:- نأمل مع قوائم Words - نأمل تدريب على مجموعة من البيانات الخاصة بي

شكرًا!

Answer 1

ما تبحث عنه عادة ما يكون مدبلجًا تحليل المشاعر.عادةً، لا يكون تحليل المشاعر قادرًا على التعامل مع التفاصيل الدقيقة، مثل السخرية أو السخرية، ولكنه ينجح بشكل جيد إذا قمت بإلقاء مجموعة كبيرة من البيانات عليه.

عادةً ما يحتاج تحليل المشاعر إلى قدر كبير من المعالجة المسبقة.على الأقل الترميز واكتشاف حدود الجملة ووضع علامات على جزء من الكلام.في بعض الأحيان، قد يكون التحليل النحوي مهمًا.إن القيام بذلك بشكل صحيح هو فرع كامل من البحث في اللغويات الحاسوبية، ولا أنصحك بالتوصل إلى الحل الخاص بك إلا إذا أخذت وقتك لدراسة المجال أولاً.

يحتوي OpenNLP على بعض الأدوات للمساعدة في تحليل المشاعر، ولكن إذا كنت تريد شيئًا أكثر جدية، فيجب عليك البحث في LingPipe أدوات.لديها بعض وظائف SA المضمنة ولطيفة درس تعليمي.ويمكنك تدريبها على مجموعة البيانات الخاصة بك، لكن لا تعتقد أنها تافهة تمامًا :-).

من المحتمل أيضًا أن يوفر لك البحث في Google عن هذا المصطلح بعض الموارد للعمل بها.إذا كان لديك أي سؤال أكثر تحديدًا، فما عليك سوى طرحه، فأنا أراقب علامة nlp عن كثب ؛-)

Answer 2

تستخدم بعض أساليب تحليل المشاعر استراتيجيات شائعة في مهام تصنيف النص الأخرى.الأكثر شيوعًا هو تحويل مراجعة الفيلم الخاص بك إلى ناقل كلمات، وإدخاله في خوارزمية مصنفة كبيانات تدريبية.يمكن أن تساعدك حزم استخراج البيانات الأكثر شيوعًا هنا.هل يمكن أن نلقي نظرة على هذا البرنامج التعليمي على تصنيف المشاعر توضيح كيفية إجراء تجربة باستخدام المصدر المفتوح مجموعة أدوات RapidMiner.

بالمناسبة، هناك مجموعة بيانات جيدة متاحة لأغراض البحث المتعلقة باكتشاف الرأي في مراجعات الأفلام.إنه مبني على مراجعات مستخدمي IMDB، ويمكنك التحقق من الكثير منها الأعمال البحثية ذات الصلة على المنطقة وكيفية استخدام مجموعة البيانات.

ومن الجدير بالذكر أن فعالية هذه الأساليب لا يمكن الحكم عليها إلا من وجهة نظر إحصائية، لذلك يمكنك أن تفترض إلى حد كبير أنه سيكون هناك تصنيفات خاطئة وحالات يصعب فيها اكتشاف الرأي.كما لاحظت بالفعل في هذا الموضوع، فإن اكتشاف أشياء مثل السخرية والسخرية يمكن أن يكون أمرًا صعبًا للغاية بالفعل.