【发布时间】：2013-06-13 09:37:17
【问题描述】：
假设我下载了“n”条推文并从中删除长度
但是，在我的数据集中，每个单词都变成了一个属性，不同的示例推文将具有不同的数量属性。
我可以使用这个数据集并将我的问题视为分类问题吗？并尝试预测一条新推文是负面的还是非负面的？
或者你认为预测推文是否为负面的最佳方法是什么？
【问题讨论】：
标签： data-analysis sentiment-analysis
【发布时间】：2013-06-13 09:37:17
【问题描述】：
您正在描述一个标准文本分类问题。在此设置中，特征集是（有限的）单词集，而不是 Sepal 长度、宽度、...
因此，每个文档都针对所有此类特征（所有文档具有相同数量的特征）表示，但大多数值将为零，从而创建一个非常稀疏的向量。
这是预测极性/情绪的最佳方式，但您应该进一步提高对该主题的了解。我建议阅读Sebastiani's survey on Text Classification。
问候，
【讨论】：