私はいくつかの研究教育タスクに取り組んでおり、分類子をトレーニングするために分類された顔の感情を含むデータセットが必要です。たとえば、性別の分類は簡単です。csv ファイルを作成し、画像を含むファイルを性別に応じて 0 または 1 としてマークできます。このようなもの：
.../../男性.jpg:1
.../../female.jpg:0
... ...
だから、似たようなものが必要ですが、顔の感情を分類するためです。キーポイントを含む画像データセットを見つけたので、さまざまな感情でそれらをクラスター化できましたが、以前に手動でマークした方が精度が高くなります。誰かが直接の情報源や、このような情報へのリンクを持っているかもしれません。ありがとう。
人間でさえ、感情は一意に特徴付けられないため、注意が必要です。しかし、必要な教師ありデータを準備するために苦労した学者もいます。つまり、以下の著者に連絡して、彼らのデータセットについて尋ねることができます。
「感情に関連するキーワードでラベル付けされた 75 万枚と 120 万枚のサムネイル サイズの画像で構成される 2 つの大規模なデータベースを紹介します。」Solli と Lenz、リンシェーピング大学、スウェーデン、ノーショーピング。
Twitter は、高度な検索でポジティブなツイートとネガティブなツイートをフィルター処理できるため、センチメント分析を開始するのに適した場所であることがよくあります。
ここで見ることができます：https ://twitter.com/search-advanced
そのようにしたい場合は、 https ://dev.twitter.com/docs/using-search に記載されているように、twitter API を使用するコードを記述する必要があります。
ここで必要に応じて API で遊ぶことができます: https://dev.twitter.com/console
結果はjsonとして返されます。通常、非常にうまく始めるには十分です。
各ツイートを対応する感情に関連付けるだけです。
より「アトミックな」データセットが必要な場合は、単語がポジティブ クラスとネガティブ クラスに出現する頻度を考慮して各単語のスコアを計算し、tf-idf アプローチで正規化できます。
より高度な分類器を構築したい場合は、「中立的な」感情も処理する必要があることに注意してください。これは twitter では提供されていません。