스파 스 매트릭스로 변환하려는 일부 트윗 및 기타 변수가 있습니다. 이것은 기본적으로 내 데이터의 모양입니다. 지금은 딱지가 들어있는 한 열과 점수가있는 열이있는 data.table에 저장됩니다. Tweet Score
Sample Tweet :) 1
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I는 다음과 같습니다 매트릭스에이 변환하고자하는 내 data
"트럼프"라는 단어가 포함 된 트윗에 대한 정서 분석을하고 있습니다. Date SentimentText Sentiment
Mon Nov 28 23:24:12 +0000 2016 "@HillaryClinton Go ahead with your hypocritical recount. It's fun to watch Trump squirm." 0
Mon No
이 링크 http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html에서 코드를 시도하고 imdb 데이터를 내 데이터로 변경했습니다. 이 모델을 "양수"와 "음수"클래스 만 분류하는 튜토리얼에 제공된 이항 모델 대신 "중립적 인"클래스가 추가 된 3 클래스 다항 모델로 확장하려고합니다. 이 새로운 모델을 구축하기 위해, 나는 build_di
노르웨이어 데이터에서 R의 정서 분석을하려고합니다. 먼저 데이터를 영어로 변환 한 다음 분석을 계속 진행할 생각이었습니다. 하지만 변환을 위해 Google은 고객이 수락 할 준비가되지 않은 클라이언트 네트워크 외부로 데이터를 전송해야합니다 (Google 번역 사용). 우리가 Norwegian 데이터 세트 자체에 대해 외부에서 데이터를 전송하지 않고도 정서
에 부정적인 단어를 사용할 때 잘못된 결과를주기 긍정적 인 태도. [ '난', '먹고' '에서' '죽어', '오전', 'A', '킷캣 : var sentiment = require('sentiment');
var result = sentiment('I am dying to eat a kitkat!');
console.dir(result);
{점수
나는 감정 및 텍스트 분석 서비스를 둘러 보았지만 대부분은 전체 텍스트를 분석하여 그 결과 하나를 제공하는 것으로 보입니다. 두 개의 서로 다른 키워드에 대해 동일한 텍스트를 분석하는 방법이 있습니까? 예를 들어, 동일한 기사가 긍정적 인 방향으로 하나의 엔티티에 대해 부정적인 방향으로 두 엔티티에 대해 이야기 할 수 있습니다. 어떻게이 두 가지 감정을 같