んNLTKは、センチメント分析

ための任意の事前訓練された分類器を持っている私は、NLTKとスタンフォードCoreNLPを比較すると、後者が評判分析のために提供RNTN（再帰テンソルニューラルネットワーク）の実装を持っていたことが分かりました。ペンツリーバンクのような、それはすでに大規模なデータセットを使用して訓練されているように、我々はそれを訓練する必要はありません例オンラインショーがんNLTKは、センチメント分析

NLTKは、機能の似たようなものを提供していますか？私がそれについて尋ねるのは、オンラインで見つけたNLTKの実装には、Naive-BayesやMaxEntのような特定のクラスファイヤーを含むトレーニングが含まれていたからです。

P .: PythonはNLTKがより普及していると使いやすいのか？私はNLTKは、すでに多くの事前処理機能を持っていることがわかったので、私はNLTK +パイソンにスタンフォードCoreNLPまたはスイッチを選ぶ必要があり、Javaで

出典

2016-05-12 Shantanu Godbole

これは明らかにバイアス意見ですが、私はあなたがJavaでNLPをしたい場合、私はスタンフォードCoreNLPを使用して助言するだろうと思います！ここに素晴らしい文書があります：http://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/ – StanfordNLPHelp

ありがとう、StanfordNLPHelp :) – Yasen

より快適にしています。たとえば、このページの最後にあるhttp://www.nltk.org/api/nltk.sentiment.html は、ソーシャルメディア向けに前処理された感情分析が表示されています（「VADER」を参照）。 http://www.nltk.org/nltk_data/ NLTKに組み込まれたすべてのデータセットのフルリストを提供します。処理されたデータ（有名なWORDNETのようなあらゆる種類のレキシコン）を使用して、一部のデータセットの完全なリストを提供します。スタンフォードのcoreNLPに関する経験はありませんので、関連性のある比較はできません。はとにかく、これらの助けを願っています:)

出典

2016-05-18 08:29:00 TsurG

ありがとう。 VADERアプローチの論文を読むだけで、Stanford Core NLPの再帰的ネットワークモデルで達成されたのと同じ精度を達成すると主張しますが、単純さのために計算能力と時間が比較的に低いです。それを試してみたいと思っています...スタンフォードCoreNLPは私の経験ではツイート感情分析のためにもう少し時間を要します –

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