問題タブ [sentiment-analysis]

私は分析分野に不慣れで、コールセンターのオーディオで音声分析を実行するという要件に遭遇しました。現時点では、どのような種類の分析が期待されるかは明確ではありませんが、私が見ているのは感傷的な分析です。分析機能が組み込まれた商用コール センター プラットフォームが利用できると聞いたことがありますが、オープン ソース ソリューションを使用して同じことを達成するためのアドバイスを探しています。言うまでもなく、データ量は膨大であり、ビッグデータプラットフォームは必須です。

私の理解から、

1. 膨大な数のオーディオ ファイルをテキストに変換し、HDFS にロードする必要があります。

質問: 利用可能なオープン ソース ソリューションは何ですか?

2. 次に、map\reduce を使用して、HDFS に読み込まれたデータに対してセンチメンタル分析を実行します。

質問: これを実行するために利用できるオープン ソース ソリューションは何ですか?

私の非常に基本的な理解で1000のことを見逃したかもしれませんが、どんな方向性でも大いに役立ちます.

私は、感情の強さの値を持つ肯定的な言葉と否定的な言葉の感情辞書を持っています。私の主な仕事は、この強度値が最終分類に影響するかどうかを確認することです。これは、「良い」という単語 (強度 = 6) を含むテキストと、優れた (強度 = 9) という単語を含むテキストの最終的な感情スコアが異なるかどうかを確認したいということです。

の特徴ベクトルの作成に混乱していSVMます。TF-IDFメジャーを使用するかPOS tagging、強度値をチェックしない場合。私の主な問題は、SVMでこの強度値を使用する方法と、単語の強度値を含む特徴ベクトルを生成する方法ですか?

例えば、

この文の場合、強度値を考慮して特徴ベクトルを生成するにはどうすればよいですか?

• 最初に、単語の頻度で強度値を乗算し、この加重スコアを機能入力として使用することを考えましたが、単語の頻度が増加するだけです。たとえば、「良い」が 2 回出現し、強度値 6 を乗算すると、その値が 12 になったので、「良い」という単語の出現回数が増えるだけですよね?

• SVMですから、感情の強さの値を使用できるかどうか、またどのように使用できるか教えてください。

• それらの値を使用して特徴ベクトルを生成するにはどうすればよいですか?

感情分析を実行しているときに、リンゴ（果物）ではなくリンゴ（iphone）を参照していることをマシンに認識させるにはどうすればよいですか？

アドバイスありがとうございます！

私はこのドキュメントに従っています：

http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/sentiment/read-me.html lingpipe を使用して感情分析を実行します。

手順の 1 つは、「データがディレクトリ POLARITY_DIR にあり、sentimentDemo.jar ファイルが存在すると仮定すると (jar が存在しない場合は、それをコンパイルします)、デモはコマンド ラインから実行できます」と述べています。

SentimentDemo.jar ファイルが見つかりません。Windows検索を試しました。では、どのようにコンパイルするのでしょうか? Windows で Ant を使用する方法と、それを使用して lingpipe jar ファイルをコンパイルする方法に慣れていません。ガイダンスをいただければ幸いです。

また、コードを実行しようとすると:

「エラー: メイン クラス PolarityBasic が見つからないか、読み込めませんでした」というエラーが表示されます。

Polar_dir を構成したので、これは問題ではないと推測しています。

追加情報：

私はlingpipe 4.1.0を使用してWindows 7を使用しています

チュートリアルを完了するためのガイダンスをいただければ幸いです。ありがとうございます。

感情を分析するための各ステップに適したツールは何かを知りたい: ストップワードの削除、ステミング、テキストのベクトル表現、特徴選択、分類、テキストのベクトル表現から特徴選択に渡す方法、従うべきステップはありますか?これらの手順を説明する例

I seriously hate to post a question about an entire chunk of code, but I've been working on this for the past 3 hours and I can't wrap my head around what is happening. I have approximately 600 tweets I am retrieving from a CSV file with varying score values (between -2 to 2) reflecting the sentiment towards a presidential candidate.

However, when I run this training sample on any other data, only one value is returned (positive). I have checked to see if the scores were being added correctly and they are. It just doesn't make sense to me that 85,000 tweets would all be rated "positive" from a diverse training set of 600. Does anyone know what is happening here? Thanks!

ツイッタの感情分析が難しいパッケージだRstemと思われます。sentimenttar.gz ファイルを使用してこれRstemと感情パッケージのインストールを試みています (omegahat または Timothy P. Jurka の github で Windows バイナリが利用できないため) が、エラーが発生します:

パッケージ 'Rstem' のインストールの終了ステータスはゼロではありませんでした

コマンドプロンプトでも試してみました。それは以下のエラーを与えます。それを解決する方法の手がかりはありますか？私のシステムは Windows 7、R 2.15、Rstudio です。

R の「センチメント」パッケージが Cran リポジトリから削除されました。感情分析を実行できる他のパッケージは何ですか?

たとえば、他のパッケージを使用してこれを書き直すにはどうすればよいですか?

ここでのドキュメントは次のように定義されています。

私はApache Stanbolを使用しています。テキストの強調には機能しますが、感情分析と文章検出を試したところ、機能しません。

このコードを試しました

しかし、空白の{ }出力が得られます。ヘッダー属性を変更しようとしましたが、うまくいきませんでした。

私は何かを逃していますか？最初に設定を行う必要がありますか?

エンハンサー チェーンにアナライザーを追加しようとしましたが、同じ空白の出力で、REST API も試しましopennlp-sentenceたが、機能しませんでした。

特定のタブの後の文を削除する正規表現を作成するにはどうすればよいですか?

たとえば、リッチテキストボックスの私のテキスト

このテキストはセンチワードネットからのものです。5番目のタブの後の文を削除したいのですが、単語able#1の後に文を省略し(つまり、そのグロス)、別の単語unable#1の後にそのグロスを省略する必要があります。

Sentiwordnet テキスト ファイル内の単語の光沢を削除するための正規表現は何でしょうか。これを行う方法はありますか、それとも誰かが私に少しのサンプル/ボイドを作ることができますか?

出力は次のようになります。