【问题标题】:Twitter Sentiments Analysis useful featuresTwitter 情绪分析有用的功能
【发布时间】:2012-01-09 11:48:34
【问题描述】:

我正在尝试实现情绪分析功能并寻找可以从推文中提取的有用功能。我现在想到的功能是:

  1. 情感词
  2. 情感图标
  3. 感叹号
  4. 否定词
  5. 强度词(非常、非常等)

此任务还有其他有用的功能吗? 我的目标不仅是检测推文是积极的还是消极的,而且我还需要检测积极或消极的水平(比如说从 0 到 100)。 非常欢迎任何对印刷论文的输入或参考。

谢谢。

【问题讨论】:

    标签: nlp text-processing classification sentiment-analysis


    【解决方案1】:

    其他可能有用的有:

    • 长词(如goooood)
    • 每个单词的一元组和二元组(特别是如果你有一个大的语料库)

    关于参考: Christopher Potts 的这个教程非常好,而且中肯:http://sentiment.christopherpotts.net/

    其他论文:

    • Twitter 作为情绪分析和意见挖掘的语料库。 亚历山大·帕克,帕特里克·帕鲁贝克
    • 使用远程监督的 Twitter 情绪分类。去等人。 2009 年。
    • Twitter 上基于有偏见和嘈杂数据的稳健情绪检测。巴博萨和冯。 2010 年。
    • 简短非正式文本中的情绪强度检测。塞尔沃尔等人。 (2010)。 JAIST

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      如果我在推特上发布真正的好消息,很多人可能会开始公开祝贺我。
      因此,如果我发布 X,然后从其他人那里收到很多“恭喜”推文,那么 X 可能是积极的。
      一般来说,转发我的推文的人的类型和频率可能与其固有的情绪有关。

      【讨论】:

        【解决方案3】:

        我会推荐以下文章:

        【讨论】:

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