問題タブ [sentiment-analysis]

感情分析や自然言語処理のバックグラウンドはまったくありませんが、暇なときにそれについて少し読んでいます。reddit、digg、ブログなどのフォーラムのスレッド/コメントを分析する実験を行いたいと思っています。特に、熱狂的な宗教的および政治的スレッドに対する賛成、反対、および中立のコメントの数を数えることに興味があります。議論します。これが私が考えていることです。

1) 元の投稿者が微妙な政治的または宗教的なトピックを定義しているスレッドを見つけます。

2) 各コメントについて、元の投稿者を支持するものとして分類するか、そうでなければ矛盾した立場または中立的な立場をとるものとして分類します。

3) さまざまなメディアを賛成または反対の議論の数と比較して、どのプラットフォームが適切な「討論プラットフォーム」であるかを判断します (つまり、議論の数のバランス)。

私が予想している大きな問題の 1 つは、話題が熱くなると、賛成派と反対派の両方から強い反応が生じるため、単純な喜怒哀楽の感情分析では対応できないことです。私は自分自身の好奇心のためにこのプロジェクトに興味を持っているだけなので、この実験を行うための同様の研究やユーティリティを知っている人がいれば、もっと知りたいです.

このタスクに適したセンチメント分析、単語辞書、トレーニング セットなどを推奨できる人はいますか?

自分のアプリケーションで使用できる C++ 感情分析ライブラリを探しています。人間が書いたテキストを引数として受け取り、その気分 (ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル、怒り、幸せなど) に関する情報を返すもの。何か案は？

いくつかのコメント:

• 「単なる」NLP ツール (テキスト トークン化、PoS タグ付けなど) を備えたライブラリを探しているのではなく、感情分析 / 意見マイニング / 気分分析を行うライブラリを探しています。もちろん、感情分析ツールを備えた NLP ライブラリは素晴らしいものです。
• 非常に単純なもので問題ありません (例: +1/-1/0 を返すだけ)
• 基礎となるどの技術を使用するかは気にしません (辞書、ベイジアン スタッフ、SVM、ルールベース...)
• C++のみ！

私はそれがおそらくそのように存在しないことを知っていますが、ねえ。

テキスト内の欠陥のある論理引数を検出するためのパッケージまたは方法論は存在しますか?

学術的な設定で書かれていないテキスト (論理クラスなど) で機能するものを望んでいました。大袈裟かもしれませんが、ロジックがどこで使われようとしているのか、論理エラーを特定できるようなものが欲しいです。これの可能な用途は、編集記事のエラーをマークすることです。

磨かれたものはいらない。私は何かを開発するために働いてもかまわないので、今世の中にあるものを本当に探しています.

センチメント分類にSentiwordnet3.0を使用する予定です。Sentiwordnetの単語に関連付けられている数字が何を表しているのかを誰かが明確にできますか？たとえば、ランク＃5の5はどういう意味ですか？また、POSの場合、副詞を表すために使用される文字は何ですか？「a」は形容詞だと思います。彼らのサイトでも他のサイトでも説明が見つかりませんでした。

とりわけ、ナイーブベイズを使用して感情分析を実行する必要がある javaee アプリケーションを作成しました。センチメント アルゴリズムが機能するためには、最初にトレーニングを行う必要があるため、何度も何度もトレーニングを行うことを避けるために、サーバーが起動するたびにトレーニングを処理するオブジェクトを作成したいと考えています。これを行うためにシングルトン ejb を使用することを考えましたが、これが正しい方法であるかどうかはわかりません。また、友人がマネージド Bean の使用を提案しました。私の問題に対するこれらのアプローチの長所と短所は何ですか? 正しい方向を見ていますか、それとも間違った木に向かって吠えているだけですか?

感情分析に焦点を当てた R パッケージはありますか? ユーザーが Web ツールの使用経験についてコメントを書くことができる小規模な調査があります。数値ランキングをお願いします。コメントを含めるオプションがあります。

コメントの肯定性または否定性を評価する最良の方法は何だろうと思っています。Rを使用して、ユーザーが提供する数値ランキングと比較できるようにしたいと思います.

この問題を解決するためのアドバイスをお願いします。大学では意見マイニングのタスクを解決してきましたが、Twitter ではアプローチがまったく異なります。たとえば、アンサンブル学習アプローチを使用して、スペインのあるホテルに関するユーザーの意見を分類しました。もちろん、私は肯定的な意見と否定的な意見のトレーニング セットを与えられ、テスト セットでテストしました。しかし、今のツイッターでは、この種の分類が非常に難しいことがわかりました。

1. トレーニングセットは必要ですか？この質問への答えが肯定的である場合、Twitter は非常に一時的なものだと思いませんか?もし私がそのセットを持っていたら、将来のトピックでの私のパフォーマンスは非常に悪くなりますか?

2. 私は辞書（主に形容詞）を取得し、ツイートをそれと交差させて、用語と文書のマトリックスを取得することを考えていましたが、どのツイッターにもクラスが割り当てられていません。また、ポジティブな形容詞とネガティブな形容詞は、トピックと時間によって異なる場合があります。それで、これに対処する方法は？

3. 言語の問題にどう対処するか？たとえば、英語で書かれたツイートとスペイン語で書かれたツイートを別々に研究したいと思います。

4. このようなことを行うためにどのプログラミング言語を提案しますか? 私はtm、twitteRのようなRパッケージを試してきました。

私は大学生で、夏の趣味のプロジェクト用のJavaベースのWebアプリケーションで主題の抽出と感情分析を実行するためのNLPライブラリを探しています。

私がやろうとしていることについて少し説明します...Redditの提出物の見出しから主題を抽出し、見出しに対するOPの感情を特定するJavaベースのWebアプリケーションを構築したいと思います（可能）。

入力例：

• Reddit、943,702の署名から3,460,313に反SOPA請願書を取りました。反CISPA請願は691,768であり、法案はSOPAよりも大幅に劣っています。ぶつけてから、さらなる対策について話し合いましょう。さもないと、これまでの努力は無駄になります。私たちは以前にそれをしました、私たちは再びそれをするように求められているのではないかと思います。
• 私の友人は彼を「ばかばかしいほどフォトジェニックな男」と呼んでいます
• 狂気：CISPAはさらに悪化し、急いで投票されました

現在AlchemyAPIを試していますが、より優れたNLPライブラリが存在するようです。できれば、特定の期間内の限られた数のAPIリクエストに制限されることはありません（AlchemyAPIには割り当てがあります）。GATE、LingPipe、OpenNLPの名前を聞いたことがありますが、それらが私のニーズに合っているかどうかはわかりません。

フレームワーク/ライブラリ/APIの推奨事項、またはさらに優れた、経験豊富なユーザーからの比較を探しています。私のNLPの経験は非常に限られているため、ここで助けを求めています（ps：www.nlp-class.org以外で、詳細を学ぶためのリソースがある場合は、お知らせください！）:)

私と人々のグループは、感情分析アルゴリズムを開発しています。比較したいので、現存するものを知りたいです。この分野の主なアルゴリズムを記載した記事はありますか?

前もって感謝します

チアゴ

次のリンクから、いくつかのアイデアが思いつきました。自分のやり方が正しいのか、それとも間違っているのかを問いたい。私が間違っている場合は、私を導いてください。

リンクテキスト分類に libsvm を使用
c# テキスト分類
に libsvm を使用するには?

私のやり方

最初に各トレーニング セットの単語数を計算し
ます 各単語のマッピング リストを作成します

例えば

正のトレーニング データ

トレーニングセットもそうなる

これはすべて、上記のリンクから受け取ったものです。
私を助けてください。