Bana bazı belge koleksiyonları için duyarlılık analizi yürütme projesi atanmıştı. Googling ile, duygularla ilgili birçok araştırma ortaya çıktı.
Sorularım:
Makine öğrenimi ve istatistiksel analiz alanında duyarlılık analizi için başlıca yöntemler / algoritmalar nelerdir?
İyi belirlenmiş sonuçlar var mı?
Duygu analizini gerçekleştirebilecek herhangi bir açık kaynaklı yazılım var mı?
Yanıtlar:
Benzer algoritmalara ve ilgili araştırma makalelerine kıyasla iyi performans gösteren SentiStrength'i deneyin . Diğer araç ve yöntemlerin tartışılması burada ve burada bulunabilir .
Burada yapılanların çoğunun son derece sezgisel olduğu izlenimine kapıldım. Aslında, çoğu insan twitter ifadelerinin <120 karakterlerine bunu uyguluyor gibi görünüyor. Muhtemelen sonuçlar (bu şekilde hesaplanmamakla birlikte), litte pozisyon bilgisine sahip "pozitif" ve "negatif" kelimeleri saymaktan daha iyi değildir ("B'den daha iyi" = A için pozitif, B için negatif)
Daha sonra şirketlerin tam bir twitter feed'i satın aldığını gördüğünüzde (saniyede kaç mbit?) Ve bu konuda duyarlılık analizi yaptığını iddia ettiğinizde, burada herhangi bir istatistiksel geçerlilik olup olmadığını merak ediyorum . Örneğin, Yahoo, Güney Carolina için ön seçimleri tahmin etmede kötü bir şekilde başarısız oldu: http://www.technologyreview.com/web/39487/
İnsanlar gururlu için bir yoldur ve sadece varlık düşkün hiç veri miktarını işlemek mümkün, tamamen performanslarını doğru doğrulayarak ihmal gibi görünüyor.
En son teknolojiyle ilgili bu kötümser olduğum için üzgünüm.