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我有一个带有文本行的数据框.我想为每一行文本提取一个特定情绪的向量,该向量将是一个二进制 0 不存在此情绪或存在 1. 总共有 5 种情绪,但我只想将 1 用于似乎是最多的情感. 我尝试过的示例: library(tidytext)text = data.frame(id = c(11,12,13), text=c("bad movie","good movie","我认为宗教人士看
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如何处理/删除表情符号以便我可以对推文进行排序以进行情感分析? 获取:sort.list(y) 中的错误:无效输入 谢谢 这就是表情符号从 twitter 和 r 中出现的方式: \xed \xed \u0083\xed \xed\xed \xed \u008d\xed \xed \u0089 解决方案 这应该去掉表情符号,使用 ndoogan 建议的 iconv.
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我正在 Keras 中基于 CNN 模型制作分类器. 我将在一个应用程序中使用它,用户可以在其中加载应用程序并输入输入文本,然后将从权重加载模型并进行预测. 问题是我也在使用 GloVe 嵌入,而 CNN 模型也使用填充文本序列. 我使用 Keras 标记器如下: tokenizer = text.Tokenizer(num_words=max_features,lower=T
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遇到一些问题.我正在对长度为 160 万的数据集进行 TwitterSentimentAnalysis.由于我的电脑无法完成工作(由于计算量太大),教授告诉我使用大学服务器. 我刚刚意识到在服务器上,python 版本是 2.7,它不允许我在 csv reader 中使用参数 encoding 来读取文件. 每当我收到 UnicodeDecodeError 时,我都必须从数据集中手动删
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如何将标签 NEG_ 添加到 not、no 和 never 之后的所有单词,直到字符串中的下一个标点符号(用于情感分析)?我认为可以使用正则表达式,但我不确定如何使用. 输入: 这永远不会奏效,他想.他打得不太好,所以他必须多练习. 期望的输出: NEG_going NEG_to NEG_work 从来都不是,他想.他没有NEG_play NEG_so NEG_well,所以他必须
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我正在使用 getoldtweets3 库来抓取电晕爆发信息.我收到此错误 - error : C:\Users\Vilius\anaconda3\python.exe C:/Users/Vilius/PycharmProjects/Sentiment-Analysis2/twitter_analysis.pyHTTP 请求期间发生错误:HTTP 错误 404:未找到 尝试在浏览器中打开:ht
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在 Google Cloud Platform 文档的这一部分中Natural Language API,描述为 实体的总分和量级值是实体每次提及的特定得分和量级值的总和. 我无法弄清楚这种聚合是如何工作的.在文档中提供的示例中,Marvin Gaye 有两次提及.其中一个提及的情绪为 0.4,震级为 0.4,另一个提及的得分为 -0.2,震级为 0.2.Marvin Gaye 的总体
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我正在做一个 R 项目.我使用的数据集可在以下链接中获得https://www.kaggle.com/ranjitha1/hotel-reviews-city-chennai/data 我使用的代码是. df1 = read.csv(“chennai.csv", header = TRUE)图书馆(整洁的文本)tidy_books % unnest_tokens(word
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我想将单词添加到 vader_lexicon.txt 以指定单词的极性分数.这样做的正确方法是什么? 我在 AppData\Roaming\nltk_data\sentiment\vader_lexicon 中看到了这个文件.该文件由单词、它的极性、强度和由“10 个独立的人类评估者"给出的 10 个强度分数的数组组成.[1] 但是,当我编辑它时,以下代码的结果没有任何变化: from n
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我正在使用下面的 R 脚本对推特评论(哈萨克语)进行情感分析.训练集有 3000 条(1500sad,1500happy)评论,测试集有 1000 条(快乐悲伤混合)评论.一切都很好,但最后,预测值都显示很高兴,这是不对的. 我已经检查了每个函数并且所有函数都在运行,直到 naiveBayes 函数.我检查了分类器值,它们是正确的.我认为 naiveBayes 或 predict 都把事情搞
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我正在使用朴素贝叶斯模型将包含 200000 条评论的语料库训练成正面和负面评论,我注意到执行 TF-IDF 实际上降低了准确度(在 50000 条评论的测试集上进行测试时)大约 2%.所以我想知道 TF-IDF 是否对它所使用的数据或模型有任何潜在的假设,即任何使用它会降低准确性的情况? 解决方案 TF*IDF 的 IDF 组件在某些情况下会损害您的分类准确性. 假设以下人工的、简
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sentiwordnett的结果表示什么? 如果商品的给定值为0.6337,是否表示商品一词为正的概率为0.6337,或者表示商品一词的权重为0.6337?大于善,但赋予非凡的价值仅为0.272727. ,sentiwordnet的格式为 POS ID PosScore NegScore SynsetTerms光泽度 如何精确计算最终结果?(使用演示代码 http://se
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我想分析用德语写的文字的情感.我找到了很多有关如何使用英语进行操作的教程,但没有找到有关如何将其应用于不同语言的教程. 我有一个想法,可以使用 TextBlob Python库将句子首先翻译成英语,然后再进行情感分析,但是我不确定这是否是解决此问题的最佳方法任务. 或者还有其他可能的方法来解决此任务吗? 解决方案 正如安迪(Andy)前面指出的那样,最好的方法是训练自己的分类器
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我正在尝试在Python 3中运行IBM Watson的自然语言理解,但是无法安装模块.这是我开始的: import json从ibm_watson导入NaturalLanguageUnderstandingV1从ibm_cloud_sdk_core.authenticators导入IAMAuthenticator从ibm_watson.natural_language_understandi
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我正在尝试实现情感分析功能,并寻找可以从推文消息中提取的有用功能.我现在脑海中的功能是: 情感词 情感图标 感叹号 否定词 强度词(非常,真的等) 此任务还有其他有用的功能吗?我的目标不仅是检测推文的正面还是负面,而且我还需要检测阳性或阴性的水平(假设范围是0到100).我们欢迎任何对印刷纸的输入或引用. 谢谢. 解决方案 其他有用的方法是: 拉长的单词(例
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我正在研究一个使用IBM Watson进行情感分析的.NET应用程序.我是这个项目的新手,不知道IBM Watson的正常工作.最近,情绪分析公司停止了工作,我们就此向IBM发送了一封电子邮件,他们说这可能是因为我们尚未将其从Cloud Foundry迁移到Resource Group. 我不知道我们是否正在使用Cloud Foundary.我该如何检查?目前没有以前从事过此项目的人,我现在
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我正在尝试阅读Kaggle上提供的Sentiment140.csv: https://www.kaggle。 com / kazanova / sentiment140 我的代码是这个: 将熊猫作为pd import os cols = ['sentiment','id','date','query_string','user','text'] BASE_DIR =''
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我正在尝试一些数据挖掘,并尝试从Twitter检索数据。 当我尝试安装软件包'twitteR'时,出现以下警告: install.packages中的警告: 个软件包“ rjson”的下载失败 但是它将加载其余的软件包。然后,当我尝试调用该库时: > library(twitteR) 加载所需的软件包:ROAuth 加载所需的软件包:RCurl 加载所需的
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我尝试使用正则表达式清理python中的数据Twitter,但我无法删除 \u2764\ufe0f \u2026 。 twitter数据在datas.txt文件中,该数据为数据: Berkat biznet aku bisa online terimakasih BiznetHome \u2764\ufe0f Gangguan hari sabtu perbaikan nanti seni
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我想创建一个使用情感分析器脚本的聊天机器人,以了解我已经完成聊天机器人制作的用户回复的情绪。 现在我只做一件事要做的就是使用此脚本使用我创建的聊天机器人来分析用户的回复。 我应如何将此 sentiment_analysis.py 脚本与集成在一起chatbot.py 文件来分析用户的情绪? 更新: 总体效果如下: Chatbot:您今天过得怎么样? 用户:今天真是棒
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