簡単な感情分析

Question

基本的な感情分析を行う最も簡単で簡単な方法は、ベイジアン分類器を使用することです（ここで私がSOに何を見つけているかによって確認されます）。反論やその他の提案はありますか？

Answer 1

単語表現の袋を持つベイズ分類器は、最も簡単な統計的方法です。より高度なクラシファイアとフィーチャ表現に移行することで、より複雑なコストをかけて、大幅に優れた結果を得ることができます。

統計的方法だけでは町のゲームではありません。テキストの構造をよりよく理解したルールベースの方法は、もう1つの主な選択肢です。私が見てきたことから、これらは統計的方法と同様に実際には機能しません。

私はManning andSchützeの統計的自然言語処理の基礎第16章テキストの分類をお勧めします。

Answer 2

センチメント分析を行うために、もっと簡単で簡単な方法は考えられませんが、Naive Bayesの代わりにサポートベクターマシンを使用することを検討することができます（一部の機械学習ツールキットでは、 。これらのテクニックに関する最も初期の論文の1つであった"Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques" by Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathanを見て、関連技術のファミリーについての正確な結果の良いテーブルを提供します。いずれも他のものより複雑ではありません。

Answer 3

ビルは、上記ケンが提供する解答すると、別の紙があり

「センチメント分析多様な情報源とサポートベクターマシンを使用して」トニーとニジェールすることにより、単により多くの機能を割り当てることを見て

パンとリーが使用した言葉の袋。ここでは、SVMの追加機能として、wordnetを活用して形容詞の意味的差別、およびテキスト内のトピックに対する感情の近接性を判断します。それらは、感情に基づいてテキストを分類する以前の試みよりも優れた結果を示す。