Extracción de funciones para análisis de sentimiento

Question

Estoy trabajando en un proyecto grupal para mi curso final y se nos asignó la tarea de crear una herramienta de análisis de sentimientos con lógica empresarial Python y (L/W)AMP todo lo demás.

Recibimos buenos comentarios para cada parte de nuestro plan de proyecto, excepto para la extracción de funciones.Uno de nuestros asesores insiste en que deberíamos tener ~15 tipos diferentes de funciones.

Actualmente solo usamos unigramas y estamos teniendo dificultades para encontrar otros que sean prácticos de implementar con nuestro pequeño conjunto de datos (~50 elementos) y dentro de nuestro límite de tiempo (~2 semanas para implementar completamente).

¿Cuáles son las técnicas de extracción de características que son útiles para el análisis de sentimientos y funcionan en conjuntos de datos más pequeños?Deberían poder implementarse rápidamente o ya existir en una biblioteca de Python.

Answer 1

Eche un vistazo a estos artículos.

• Similitud semántica - 1
• Similitud semántica - 2

Se les ocurrió una buena solución.Eche un vistazo, tal vez encuentre algo que le resulte útil.Además, intenta explorarlos también.

• vaderSentimento 0.5
  (Análisis de sentimiento VADER.VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) es una herramienta de análisis de sentimientos basada en reglas y léxico que está específicamente en sintonía con los sentimientos expresados ​​en las redes sociales y funciona bien en textos de otros dominios).
• Demostración: análisis de sentimiento con Python
  (Esta es una demostración del análisis de sentimientos utilizando un proceso de clasificación de texto impulsado por NLTK 2.0.4.Puede decirle si cree que el texto que ingresa a continuación expresa un sentimiento positivo, un sentimiento negativo o si es neutral.Al utilizar la clasificación jerárquica, la neutralidad se determina primero y la polaridad del sentimiento se determina en segundo lugar, pero sólo si el texto no es neutral).

¡Espero eso ayude!:)