#nlp #sentiment-analysis #naivebayes
Вопрос:
Согласно моим исследованиям, это основные методы, которые работают в НЛП для анализа настроений.
- Ручной подход: — Вручную назначьте значение каждому слову, а затем объедините значение всех слов в документе.
- Набор слов/Наивный подход Байеса: — В основном, получите частоту положительных/отрицательных документов для каждого слова (например, слово «Хорошо» встречается в 69% всех «положительно помеченных» документов, но только в 21% «отрицательно помеченных документов». Присудите определенный балл слову «Хорошо» и подобным образом всем другим уникальным словам в словаре. Например, 0,69-0,21 0,48 ~ оценка за слово «Хорошо». (Если это не способ начисления баллов, то, пожалуйста, сообщите мне об этом). Затем просто умножьте все эти вероятности слов вместе со всеми словами, встречающимися в новых или тестовых документах, чтобы получить частоту документов.
- Подход глубокого обучения Делает то же самое, что и выше, но вместо наивного Байеса, используя нейронные сети.
- TF-IDF/Word2Vec:- Вместо простой частоты слов также используйте относительное положение каждого слова в документе. Но не уверен, как это поможет в анализе настроений. Только, возможно, больше похоже на приложение типа чат-бота.
Существуют ли еще такие методы анализа настроений и являются ли те, которые я написал, правильными?