Обработка естественного языка: Качественно “положительный” по сравнению с “отрицательным” предложением
в этом случае OP должен был включить Key Vault для шифрования диска в соответствии с расширенными политиками доступа.
2 ответа
То, что Вы ищете, обычно называется Анализ мнений . Как правило, анализ мнений не в состоянии обработать тонкую тонкость, как сарказм или ирония, но это тарифицирует вполне прилично при броске большого набора данных в нем.
для Анализа мнений обычно нужна довольно мало предварительной обработки. По крайней мере, токенизация, определение границ предложения и частеречная разметка. Иногда, синтаксический анализ может быть важным. Выполнение его правильно является всем ответвлением исследования в компьютерной лингвистике, и я не советовал бы Вам с предложением Вашего собственного решения, если Вы не не торопитесь для изучения поля сначала.
OpenNLP имеет некоторые инструменты для помощи анализу мнений, но если Вы хотите что-то более серьезное, необходимо изучить инструментарий LingPipe . Это имеет некоторую встроенную функциональность SA и хорошее учебное руководство . И Вы можете обучить его на своем собственном наборе данных, но не думаете, что это - совершенно тривиальный:-).
Гугление для термина, вероятно, также даст Вам некоторые ресурсы для работы с. Если Вы больше имеете конкретный вопрос, просто спрашиваете, я наблюдаю nlp-тег тесно;-)
Некоторые подходы к анализу мнений используют стратегии, популярные на других задачах классификации текстов. Причем наиболее распространенное преобразовывающее Ваш пленочный обзор в вектор слова, и подающий его в алгоритм классификатора как обучающие данные. Большинство популярных пакетов анализа данных может помочь Вам здесь. Вы могли взглянуть на это учебное руководство на классификации чувства, иллюстрирующей, как сделать эксперимент с помощью инструментария RapidMiner с открытым исходным кодом.
Кстати, существует хороший набор данных, сделанный доступный в целях исследования, связанных с обнаружением мнения о пленочных обзорах. Это основано на отзывах пользователей IMDb, и можно проверить, что многие связали исследовательскую работу по области и как они используют набор данных.
Который стоит принять во внимание, что эффективность этих методов может только быть оценена со статистической точки зрения, таким образом, можно в значительной степени принять, будут неправильные классификации и случаи, где мнение трудно обнаружить. Как уже замечено в этом потоке, обнаруживая вещи как ирония и сарказм может быть очень трудным действительно.