如何使用 Word Sentiment 将推文评论评价为正面或负面答案

【问题标题】：How to rate tweet comment as positive or negative using Word Sentiment如何使用 Word Sentiment 将推文评论评价为正面或负面
【发布时间】：2012-01-19 11:40:27
【问题描述】：

我想根据内容将 cmets 分类为正面或负面。这是 NLP（Natural Lang Processing）的一个问题，我在实现这一点时遇到了困难。

【问题讨论】：

有困难吗？您能告诉我们您到目前为止所做的事情吗？

标签： nlp sentiment-analysis

【解决方案1】：

查看this blog post。作者描述了如何使用 Python 和 NLTK 构建 Twitter 情感分类器。看起来是一个好的开始，因为在该领域正在进行大量积极的研究，情绪分析并非易事。

还有search SO for Sentiment Analysis，我相信网站上已经有很多关于这个话题的有用答案了。

【讨论】：

【解决方案2】：

这里是基于半监督共现和无监督 WSD 的分类器的组合。虽然它在 Python 中。你需要nltk、wordnet、SentiWord-net和nltk自带的影评语料库。

https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier

【讨论】：

【解决方案3】：

问题挺复杂的，反正我爱Pattern:http://www.clips.ua.ac.be/pages/pattern-examples-elections

【讨论】：

【解决方案4】：

如果您没有对很多 cmets 进行分类，您不妨尝试使用chatterboax API

否则你可以使用Linpipe，但你必须训练你的模型

【讨论】：