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社区首页 >问答首页 >使用或AutoML检测特定条件的情感

使用或AutoML检测特定条件的情感
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Stack Overflow用户
提问于 2021-10-05 18:16:02
回答 1查看 37关注 0票数 0

我们喜欢做的是分析谈话,并发现什么时候有负面情绪。我的意思是,我们特别想要检测呼叫中的用户是否愤怒、沮丧或好斗,是否需要转移。我们计划使用自然语言的情感,但问题是,情绪分析只能检测一个陈述是积极的还是消极的。例如:

我无法登录,因为它说我的密码已过期。

这将导致负面情绪,但用户是在陈述什么,而不是表明用户是好斗的。

我可以执行某种类型的实体分析,它将返回像"Person“这样的预定义实体类型的列表。但是,它似乎不允许我创建新的实体类型,也不能调整实体类型的标准。

我最好的选择是调查AutoML吗?这样我就有了更多的灵活性,但是使用自然语言api和自动API之间的成本差别是什么呢?

谢谢。

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-10-05 22:43:21

中使用的模型已经接受过关于巨大文档群的培训,只要它们被用于不使用非常特殊的语言的数据集,它们的性能通常是相当好的。

另一方面,AutoML模型的训练过程很慢,models1也不同。AutoML情绪分析模型可能非常方便。然而,对于关键任务的性能,投资时间并自行开发模型以获得更好的results.For AutoML定价是有意义的,您可以检查下面的link2来计算您喜欢的价格。

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票数 0
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/69455409

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