NLP - анализ добычи мнений против настроений

Question

Мне сказали, что НЛП, возможно, держит ключ к тому, чтобы исследователи могли вывести аффективное состояние человека при написании. Например, используя анализ NLP на онлайн -заметках, вы можете сделать вывод, что студент подчеркнут. Я работаю в образовательной когнитивной науке, поэтому, если бы это было так, это было бы ценным ресурсом для меня, однако я изо всех сил пытаюсь найти доказательства того, что это действительно так.

Я начал предварительные исследования и пытаюсь немного узнать о технических аспектах НЛП - я беру онлайн курс от Jurafsky и Manning, Другой Майкл Коллинз - И я читал о том, что можно вывести с использованием NLP, в частности, о добыче мнений и анализе настроений.

Мой вопрос - две части:

• Во -первых, большинство ресурсов, с которыми я сталкивался, говорят что -то вроде НЛП, можно использовать для добычи мнений и анализа настроений, и мы поговорим о последствиях для добычи мнений ». Может ли кто -нибудь указать мне в направлении больше ориентированных на настроения ресурсов?
• Во -вторых, насколько я понимаю, анализ настроений получаетзаявлено Чувство в тексте, например, я был доволен, я любил, был вкусным, наслаждался, ненавидел, разочарован и т. Д. Могу ли NLP или что -то еще, можно использовать для получения неуверенный оказывать воздействие? И это то же самое, что и анализ настроений?

Приносим извинения, если это спрашивает на неправильном обмене. Я пытался найти наилучшее соответствие, но было несколько кандидатов, и я не был уверен, что было бы наиболее подходящим.

Answer 1

Я думаю, что ключ в том, что большинство Повторяющиеся нейронные сети Проблемы сформулированы в терминах либо регрессии (с низкими значениями, указывающими отрицательные чувства, и высокие значения, положительные), либо бинарной классификации (положительный ли этот текст?).

То, что вам кажется заинтересованным, - это гораздо более нюансированное определение чувств. Это не представляет собой неотъемлемая проблема, так как те же алгоритмы вполне могут работать, чтобы предсказать более сложные чувства. Проблема просто помеченными данными. Поскольку этот вид классификации сложно даже для людей, нелегко надежно собирать данные, скажем, на том, насколько стресс писатель.

Однако, если вы заинтересованы в сборке набора данных такого рода, вы сможете применить те же методы (Повторяющиеся нейронные сети являются популярным вариантом) для выполнения классификации. Многие исследователи в полевых условиях используют Amazon Mechanical Turk Или что -то похожее на сборочные помеченные данные по разумной цене.

Answer 2

Может ли кто -нибудь указать мне в направлении больше ориентированных на настроения ресурсов?

Есть тонны исключительно хороших документов При анализе настроений для вашей справки. Особенно и На сайтах социальных сетей, таких как Twitter.

Тем не менее, я думаю, что книга Мэннинга и его курса - хорошее начало как ссылки на НЛП и добычу мнений.

Можно ли использовать NLP или что -то еще, чтобы получить неоставленный аффект?

Да, это может быть. Это был бы мой подход:

(Считайте, что у меня уже есть данные о классификации ручной работы), используя подход пакета слов, можно запечатлеть наиболее используемые слова и фразы для настроения (стресс, веселый и т. Д. 60% стрессового, 40% веселого).

Кроме того, вы также можете определить пороги для получения одного настроения. Нравиться:

if mood[score] > .5:
    current_mood = mood

Answer 3

Анализ настроений, Обнаружение настроений а также добыча мнений Все охватывают набор проблем, и, как правило, можно считать одним и тем же.

Термин Анализ настроений кажется более популярным в прессе и в промышленности. На практике, по состоянию на 2015 год, речь идет о том, чтобы дать оценку, текст, от 0,0 до 1,0, для отрицательных до положительных настроений. (Строго говоря, это всего лишь подзадача и одна из многих возможных составов.)

Но всякий раз, когда используется какой -либо из терминов, вы должны определить или запрашивать определение точной проблемы.