sentiment-analysis

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n-gram 기능을 줄이는 방법은 무엇입니까?

나는 텍스트 처리의 문제를 다루었 다. 아무도 나를 도울 수 있다면 고맙겠습니다. 12,000 개의 기록이있는 데이터 세트가 있습니다. 이 경우 n-gram 추출기를 실행하면 170,000 개의 고유 한 unigram + bigram을 얻을 수 있습니다.이 알고리즘은 기계 학습 알고리즘에서 처리하는 데 너무 오래 걸립니다. 추출한 기능의 수를 어떻게 줄여야

machine-learning nlp text-processing sentiment-analysis n-gram 2017-01-31

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감정 분석에 감독되지 않은 심층 학습이 어떻게 사용됩니까?

정서 분석을 포함하여 일반적으로 텍스트 분류는 다음 두 가지 방법 중 하나로 수행 할 수 있습니다. 1. 충분한 학습 데이터가있는 경우 감독 학습, 2. 사전 레이블이없는 충분한 학습 데이터가없는 경우 감독되지 않은 학습 I texte (리뷰) 만 포함 된 트윗 컬렉션 만 있고 각 twwet은 극성 전나무가 없습니다. 제 질문은 감독되지 않는 학습을 사용하

deep-learning sentiment-analysis unsupervised-learning 2017-02-10

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스파크 스트리밍 및 카프카 통합

저는 아파치 스파크를 처음 접했고 스파크 스트리밍과 카프카 통합을 포함하는 트위터 데이터에 대한 정서 분석과 관련된 프로젝트를 진행해 왔습니다. 사용 나는 마지막 단계에서, https://github.com/sridharswamy/Twitter-Sentiment-Analysis-Using-Spark-Streaming-And-Kafka 그러나 GitHub의

apache-spark apache-kafka spark-streaming sentiment-analysis 2017-02-12

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GridSearchCV.fit()가 TypeError를 반환합니다. 예측 된 시퀀스 또는 배열과 유사합니다. 평가 기가 있습니다.

저는 Python의 Building Machine Learning Systems 책 6 장을 통해 트위터 데이터에 대한 정서 분석을하려고합니다. 그것은 추정으로 TFIDF 벡터 기하고 순진 베이 즈 분류기의 파이프 라인을 사용 https://raw.githubusercontent.com/zfz/twitter_corpus/master/full-corpus.c

python-2.7 machine-learning scikit-learn sentiment-analysis grid-search 2017-02-15

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Aspect 기반 정서 분석 깊이 학습 모델 구현시 오류

나는 각각의 문장에 대해 먼저 aspect를 예측해야만하는 Aspect based sentiment analysis 작업이 있습니다. 양태 I 첫번째 층은 완전히 분산 softmax를 출력 & 2 층을 연결 위치 2-layer Neural Network (상기 작업)을 구현해야 미리 정의 &을들은 총 19 에있다. 각 문장은 단어 벡터의 평균으로 표시됩니다

nlp deep-learning keras sentiment-analysis 2017-02-20

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Wit.ai Inbox의 표현이 왜 계속 되나요?

감정 분석을 위해 일부 트윗을 추출하여 Wit.ai에 입력했습니다. 그런 다음 하나씩 검증합니다. Like this. 문제는 내가 유효성을 확인한 후 위트가 어떻게 해야할지 이해할 때 정상적으로 사라집니다. 그런 다음 다시 나타납니다. 그것은 "작동하지 않았다, 다시 시도하십시오"와 같은가요? 나는 무엇을 해야할지 잘 모릅니다. 다시 표시가 중단 될 때까지

sentiment-analysis wit.ai 2017-02-21

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구조화되지 않은 텍스트를 분석하려면 어떻게해야합니까?

TF-IDF를 사용하여 사전 구성에 도움이되는 무게에 영향을줍니다. 그러나 구조화되지 않은 텍스트가 있기 때문에 제 모델은 실제로 충분하지 않습니다. TF-IDF 비슷한 알고리즘에 대한 제안 사항이 있습니까?

data-mining sentiment-analysis text-analysis 2017-02-22

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정서 분석 교육 데이터를 고르게 분배해야합니까?

대부분의 문서가 음수 인 태그가 지정된 데이터 세트에서 감정 분류기를 훈련하는 경우 분류기가 동일한 부정적인 의견 배포로 교육을 받아야합니까 ~ 95 %라고 말하고 싶습니까? 그렇지 않다면 데이터 세트를 "정상화"하는 다른 옵션은 무엇입니까?

nlp nltk sentiment-analysis 2017-01-18

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정서 분석을위한 세분화 패턴은 무엇입니까

고객 리뷰를위한 정서 분석을 구현하려고합니다. POS 태깅, bigrams 모델과 같은 일부 패턴을 발견했습니다. 문장을 구분하기 위해 사용할 수있는 더 많은 방법을 알아야합니다. 부정 또는 양성.

nlp sentiment-analysis 2017-01-26

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from google.cloud 가져 오기 언어 ImportError : 모듈 이름이 구름이 아닙니다.

Google Sentiment Analysis를 사용하려고합니다. 다음은 Google 자습서에서 얻은 코드입니다. 는 "" "자연 언어 API에 대한 간단한 통화를하는 방법을 보여줍니다." "" import argparse from google.cloud import language def print_result(annotations):

google-cloud-platform sentiment-analysis 2017-02-04

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