感情分析のための特徴抽出

datascience.stackexchange https://datascience.stackexchange.com/questions/14548

質問

私はCapstoneコースのグループプロジェクトに取り組んでおり、Python Business Logicと（L/W）AMPを使用してセンチメント分析ツールを作成することを任されています。

機能抽出を除き、プロジェクト計画のすべての部分に対して適切なフィードバックがあります。アドバイザーの1人は、15種類の機能を備えている必要があると主張しています。

現在、私たちはUnigramsのみを使用しており、小さなデータセット（〜50項目）で実装するのが実用的な他の人を見つけるのに苦労しており、時間以内（完全に実装するまでに〜2週間）。

感情分析や小さなデータセットでの作業に役立つ機能抽出技術とは何ですか？それらを迅速に実装するか、すでにPythonライブラリに存在するはずです。

役に立ちましたか？

解決

これらの論文を見てください -

彼らは良い解決策を思いつきました。見てください。多分あなたはそれであなたの使用の何かを見つけるでしょう。さらに、これらも探索してみてください

  • VaderSentiment 0.5
    （Vader SentimentAnalysis。Vader（Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasher）は、ソーシャルメディアで表現された感情に特に順応し、他のドメインからのテキストでうまく機能するレキシコンおよびルールベースのセンチメント分析ツールです。）
  • Pythonによるデモ感情分析
    （これは、NLTK 2.0.4を使用したテキスト分類プロセスを使用した感情分析の実証です。以下に入力するテキストが肯定的な感情、否定的な感情、または中性であると考えるかどうかを知ることができます。第一に、センチメントの極性は2番目に決定されますが、テキストがニュートラルではない場合のみです。）

それが役に立てば幸い！ :)

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