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NLP を使用して、否定的/非建設的なコメント、つまりオンラインで政治について議論するときに頻繁に発生するコメントを検出することを研究したいと考えています。次のような文が与えられた場合、私はそれを知りたいと思っています:

あなたはリベラルな小人です。クリントンは、大統領としての不適切な行動で米国を台無しにしています。

NER を使用して実体 (あなた、クリントン) を推測できるだけでなく、各実体について作成されたステートメントのツリーを取得できるかどうか:

+-----------------+                             +------------------------+
|                 |                             |                        |
|                 |                             |                        |
|       you       |                             |          Clinton       |
|                 +------+                      |                        +------+
|                 |      |                      |                        |      |
+--+--------------+      |                      |                        |      |
   |                     |                      +--+---------------------+      |
   |                     |                         |                            |
   |                     |                         |                            |
 +-+-------+        +----+-----+                   |                  +---------+----------+
 |         |        |          |              +----+---------+        |                    |
 |         |        |   dweeb  |              |              |        |                    |
 |  liberal|        |          |              |  ruining US  |        | has inappropriate  |
 |         |        +----------+              |              |        | behavior as pres.  |
 +---------+                                  |              |        |                    |
                                              +--------------+        +--------------------+

このようなことは NLP で可能ですか?

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Constituency パーサーまたは依存関係パーサーに加えて、名前付きエンティティと名前なしエンティティに関する詳細情報を提供する何らかの意味分析が必要な場合があります。いくつかの例文をhttp://corenlp.run/またはhttp://demo.ark.cs.cmu.edu/parseに貼り付けてみてください。これは、依存関係解析と意味解析を適用して、それが物事のタイプであるかどうかを確認します。あなたが探しています。

于 2018-02-17T13:08:47.873 に答える