sentiment-analysis

Вопрос или проблема Я пытаюсь решить задачу обработки естественного языка (NLP). Для данного предложения, например: “Паста была вкусной, Пицца была средней” Я хочу извлечь настроение, связанное с продуктами питания.

Вопрос или проблема У меня есть набор данных постов для анализа настроений, которые помечены как -1 (негативные), 1 (позитивные) или 0 (нейтральные). Я задумываюсь над тем, как с этим работать. Вот мои идеи: создать мультиклассовый классификатор: я пробовал

Вопрос или проблема Я недавно использовал пакет для выполнения Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) с помощью модели BERT. Коротко, модель принимает два ввода: слова, которые составляют аспекты предложение, на котором мы хотим выполнить ABSA Модель

Вопрос или проблема Я хочу обучить бинарный классификатор на текстах — что-то вроде анализа настроений, но мои входные векторы будут представлять собой серию ответов от пользователя, разделенных некоторым разделяющим символом.

Вопрос или проблема Я новичок в обработке естественного языка, и моя цель — найти способ оценивать предложения на основе их эмоционального напряжения. Более конкретно, я хотел бы знать, в какой степени предложение передает желание, ненависть или страх.

Вопрос или проблема Мой вопрос касается того, когда балансировать тренировочные данные для анализа настроений. Оценив свой набор данных для обучения, который имеет 3 метки (хорошо, плохо, нейтрально), я заметил, что нейтральных меток в два раза больше

Вопрос или проблема Мы можем классифицировать текст на положительный и отрицательный, как указано в приведенном ниже ноутбуке. Но есть ли способ классифицировать нейтральные чувства тоже? https://colab.research.google.com/github/google-research/bert/blob/master/predicting_movie_reviews_with_bert_on_tf_hub.

Вопрос или проблема Я занимаюсь анализом настроений твитов, связанных с недавним приобретением Twitter Илоном Маском. У меня есть корпус из 10 000 твитов, и я хотел бы использовать методы машинного обучения с использованием таких моделей, как SVM и линейная регрессия.

Вопрос или проблема Какой лучший способ справиться с набором данных, который имеет богатый словарный запас и низкую среднюю частоту слов, показывающий низкую точность валидации? Читая online, я увидел, что многие люди рекомендуют удалить стоп-слова и

Вопрос или проблема Как правильно проводить анализ настроений для текста объемом от 300 до 600 слов? Если я использую TextBlob и очищаю свои данные, удаляя стоп-слова (дополнительные слова и запятые, обратные слеши и т.д.), нужно ли мне токенизировать

Вопрос или проблема Я пытаюсь провести анализ сентимента на основе лексикона по своим данным, где я вычисляю оценку сентимента следующим образом: $$ Оценка = \frac{\sum_{i}{word_i}}{\mid words \mid} $$ Таким образом, в зависимости от оценки слово будет

Вопрос или проблема В настоящее время я работаю над реализацией свёрточного слоя на Python для модели обработки естественного языка. Однако я столкнулся с проблемой в свёрточном слое, которую не могу решить. Проблема состоит из двух частей: Получение

Вопрос или проблема Twitter, с их API, включая бесплатный уровень, был основным источником для сбора больших выборок текстов, выражающих настроение по различным интересным темам. Я только что начал проект в декабре, чтобы в долгосрочной перспективе собирать

Вопрос или проблема Я пытаюсь разбить на токены предложения документа для анализа аспектов на основе тональности. Есть некоторые предложения, которые состоят из более чем одной темы. Вот несколько примеров: “Сенсорный экран хороший, но аккумулятор слабый”

Вопрос или проблема Как бы вы оценили несупервизированный сентиментальный анализ? Я читаю о том, как оценивать сентиментальный анализ, и узнаю, что во многих классификационных моделях, которые используются, у данных есть целевые/метки переменные.

Вопрос или проблема У меня есть набор данных онлайн-отзывов (X) с соответствующими темами (тема1 до тема5), и каждая тема может иметь 5 значений (подробная оценка настроений от 1 до 5). Итак, у меня есть один X и 5 Y колонок. Я хотел бы узнать, как я

Вопрос или проблема У меня есть размеченный набор данных с обзорами продуктов, где метка — это оценка от 1 до 5, а обзор — просто текст. Я использую простой наивный байесовский классификатор (sklearn), чтобы попытаться предсказать оценку, учитывая обзор

Вопрос или проблема Что мы имеем в виду в анализе настроений в НЛП, когда говорится, что предложение положительное или отрицательное? Думаю, мне нужно уточнить это в отношении любого другого параметра. Например, “iPhone хороший”

Вопрос или проблема Я пытаюсь провести анализ настроений новостных заголовков о конкретной теме, упомянутой в них. Сначала я использовал библиотеку TextBlob для анализа настроений, чтобы сгенерировать оценку полярности. Но оценка полярности, генерируемая

Вопрос или проблема Я следовал шагам, чтобы ввести в модель dev, test, train.tsv, обучил ее, затем попытался классифицировать тестовые данные, и у меня только 1 признак, классификация бинарная, 1 или 0. Я предположил, что в моем test_results.