情绪分析有 3 个类别（正面、中性和负面）？

Question

我想对 3 个类别（正面、中性和负面）进行情绪分析。我已经看到了很多关于两个类别（正面和负面）的情绪分析的工作，但对于 3 个类别来说就更少了。如果我想在 Scikit-learn 中使用词袋方法和分类器，例如逻辑回归或 SVM，这将如何工作？我的输出预测 3 个类的步骤是什么？

我是否必须将每个类视为一个二元分类并做一些事情来组合结果，还是 sklearn 能够为我做一些处理，所以我不必指定这个？

Answer 1

有三种可能的方法：

1. 使用multiclass algorithms，例如逻辑回归或决策树（它们本质上是多类的）或用于 SVM 等二进制算法的一对一或一对一包装器。
2. 如果您想利用中性文本“介于”正负文本之间这一事实，您可以使用有序分类模型，例如 mord 包中的有序逻辑回归。
3. 如果您想利用类的顺序，但又想留在 scikit-learn 中，我建议先将任何回归模型拟合到您的数据（例如梯度提升回归器），然后在其之上使用逻辑回归预测。