Лучший алгоритмический подход к анализу настроений [закрыто]

Мое требование - изучать новостные статьи и определять, положительные они или отрицательные по теме. Я использую подход, описанный ниже, но продолжаю читать, что НЛП может быть здесь полезно. Все, что я прочитал, указывает на то, что НЛП определяет мнение на основе фактов, что, как я думаю, не имеет большого значения в моем случае. Мне интересно две вещи:

1) Почему мой алгоритм не работает и / или как его улучшить? (Я знаю, что сарказм, вероятно, был бы ловушкой, но опять же, я не вижу, чтобы это часто происходило в типах новостей, которые мы будем получать)

2) Как может помочь НЛП, почему я должен его использовать?

Мой алгоритмический подход (у меня есть словари положительных, отрицательных и отрицательных слов):

1) Подсчитать количество положительных и отрицательных слов в статье

2) Если слово отрицания найдено с 2 или 3 словами положительного или отрицательного отрицательное слово (т.е. НЕ лучшее) отрицает оценку.

3) Умножьте оценки на веса, которые были вручную присвоены каждому слову. (1.0 для начала)

4) Сложите итоги положительных и отрицательных результатов, чтобы получить оценку настроения.