Вопрос или проблема
Я извлекаю комментарии из Facebook (неуместные) и ищу алгоритм, который может классифицировать их контекст как негативный/позитивный/нейтральный. Вы можете представить вывод в виде двух столбцов. В первом столбце комментарий (существует), а во втором столбце его классификация. Если возможно, мне хотелось бы, чтобы алгоритм мог обрабатывать предложение так, как оно есть (например, не нужно удалять стоп-слова и т.д.). Может, кто-то может порекомендовать ресурсы, на которые я мог бы сослаться? У меня нет проблем сделать это как на Python, так и на R. Спасибо
Итак, я думаю, что этот вопрос касается литературы по анализу настроений комментариев в Facebook (позитивным/нейтральным/негативным) настроением.
Есть довольно хорошая статья на эту тему, использующая архитектуру кодировщик-декодировщик: https://www.aclweb.org/anthology/Q18-1002/
Я бы обратил внимание на spaCy в Python для анализа настроений. Вам также может быть полезна эта ссылка https://notebooks.quantumstat.com/
Ответ или решение
Вам необходимо классифицировать контекст комментариев из Facebook как негативный, позитивный или нейтральный. Ниже приведены ресурсы и инструменты, которые помогут вам в этой задаче.
1. Подходы и алгоритмы
Для классификации текста можно использовать несколько различных алгоритмов для анализа сентиментов. Рекомендуются следующие подходы:
- Машинное обучение: Алгоритмы, такие как Naive Bayes, логистическая регрессия, Support Vector Machines (SVM) и Random Forest, хорошо подходят для задачи классификации текстов.
- Глубокое обучение: Модели на основе нейронных сетей, такие как Long Short-Term Memory (LSTM) и Convolutional Neural Networks (CNN), могут показать высокую производительность в анализе сентиментов.
2. Ресурсы для Python
- spaCy: Это популярная библиотека для обработки естественного языка на Python, которая поддерживает анализ сентиментов. Вы можете найти документацию здесь: spaCy Documentation.
- TextBlob: Простая и удобная библиотека для анализа текста и сентиментов. Установить можно с помощью
pip install textblob. - NLTK: Библиотека для обработки естественного языка, которая также включает в себя функции для анализа сентимента. Пожалуйста, посетите NLTK Documentation.
3. Ресурсы для R
- tidytext: Пакет, который позволяет работать с текстами в стиле tidy, применяя методы обработки естественного языка. Подробнее можно ознакомиться в tidytext documentation.
- text: Пакет для обработки текстов и анализа сентиментов. Документация доступна здесь: text package.
4. Исследования и публикации
- Вы можете ознакомиться с исследованием по использованию архитектуры "encoder-decoder" для анализа сентиментов, представленным по следующей ссылке: Исследование.
5. Практические примеры и учебные материалы
- На сайте Quantumstat Notebooks вы найдете учебные тетради, демонстрирующие примеры использования моделей для анализа сентиментов.
- На GitHub вы можете найти репозитории с готовыми решениями по анализу сентиментов. Например, посмотрите Sentiment Analysis GitHub.
6. Рекомендации по предобработке
Хотя вы упомянули, что хотите работать без удаления стоп-слов и другой предобработки, в некоторых случаях это может повлиять на результаты классификации. Однако современные модели, такие как BERT и другие трансформеры, могут работать эффективно даже при минимальной предобработке.
Заключение
С учетом вышесказанного, вы можете выбрать один или несколько из представленных подходов для классификации сентимента комментариев. Попробуйте различные методы, чтобы определить, какой из них лучше всего подходит для ваших данных. Удачи в вашем проекте по анализу сентиментов!