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沙龙
1
回答
基于
无
监督
特征
的
情感
分析
中
存在
的
问题
machine-learning
、
nlp
、
sentiment-analysis
、
unsupervised-learning
、
vader
我正在做
无
监督
的
基于
方面的
情感
分析
。我试着使用Vader,这给了我很好
的
结果,但
问题
是,如果主题是负面的,比如“食物浪费”,那么即使内容是“我真的讨厌食物浪费”,情绪也总是变得负面。有没有人可以帮我解决这个
问题
,或者给我推荐一个比维达更好
的
方法。我也试过使用'Flair‘,但它
的
效果没有维达那么好。
浏览 22
提问于2020-01-14
得票数 0
1
回答
在
情感
分析
中
如何使用
无
监督
的
深度学习?
deep-learning
、
sentiment-analysis
、
unsupervised-learning
典型
的
文本分类,包括
情感
分析
,可以采用以下两种方法之一: 1.有足够
的
训练数据时进行有
监督
的
学习;2.当没有足够
的
训练数据时,进行
无
监督
的
训练。我只有一个推特
的
集合,其中只包含文本(评论),没有极性冷杉每双湿。我
的
问题
是,是否有任何方法对这些数据进行
无
监督
学习
的
情感
分析
? 谢
浏览 0
提问于2017-02-10
得票数 1
1
回答
未经训练
的
情绪
分析
,需要帮助捕获情绪变化
的
统计
statistics
、
sentiment-analysis
这个
问题
可能含糊其辞,但我会尽量用最好
的
语言来表达。 因此,我想出了一个粗略
的
算法来计算一个句子(评论片段
的
一部分)是肯定
的
、否定
的
还是中性
的
(让我们把这个句子称为EQ )。所以对于5个句子,我有一些句子
的
评分,
基于
- 100,100。结果是好
的
,但可悲
的
是,百分位数没有捕捉到代码片段
中
的
EQ从一个句子到另一个句子
的
变化(因为它处理排序
的
浏览 0
提问于2011-07-25
得票数 0
1
回答
python中用拉丁文书写
的
乌尔都语
情感
分析
python
、
machine-learning
、
nlp
、
recurrent-neural-network
、
supervised-learning
我一直在使用python
的
TextBlob库来获取英语
的
情感
极性。现在我想用拉丁文编写乌尔都语
的
情感
分析
(极性)。例如用拉丁文书写
的
相当于乌尔都语
的
语言我想要建议,在这两种情况下,我都要遵循什么样
的
程序才能达到这一目的?
基于
前人标记数据集
的
递归神经网络
监督
学习 或者“任何
无</
浏览 2
提问于2017-06-09
得票数 1
1
回答
支持向量机
的
特征
选择
svm
、
feature-selection
、
scikit-learn
我
的
问题
是三重是否需要变量/
特征
选择??特别是因为我们将参数c正则化以防止过度拟合,而将核引入支持向量机
的
主要动机是增加
问题
的
维数,在这种情况下,通过参数约简降低维数似乎有违直觉。如果第一个
问题
的
答案是“否”,那么,在什么情况下,人们应该记住答案会改变呢? 有什么好
的
方法可以使支持向量机
的
特性简化吗?我已经尝试过SelectFpr方法,并且正在寻找有不同方法经验的
浏览 0
提问于2015-07-26
得票数 9
回答已采纳
1
回答
在给定包含Facebook帖子
的
数据集
的
情况下进行Python
情感
分析
python
、
label
、
nltk
、
data-mining
、
sentiment-analysis
我有一个包含原始facebook帖子和评论
的
数据集。我想做
的
是用Python 3 (NTLK ?)执行
情感
分析
。以便根据某些类别标记每个帖子和每个评论(这是一种
无
监督
模式下
的
聚类)。
问题
是我不知道如何做类似的事情。 我接受建议,谢谢
浏览 37
提问于2020-11-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
K-均值聚类
的
评价
cluster-analysis
、
data-mining
、
k-means
、
sentiment-analysis
我正在做一个关于twitter用户情绪
分析
的
项目。我正在使用K-Means算法将推文聚类为3个簇,积极,消极和中性。但我仍然对我
的
项目中
的
评估感到困惑。你们有什么建议,我应该使用什么方法或算法来评估我
的
情感
分析
的
聚类或性能?对不起,我
的
英语很差。谢谢。
浏览 2
提问于2017-12-27
得票数 0
1
回答
R
中
的
无
监督
情感
分析
r
、
unsupervised-learning
、
sentiment-analysis
你如何评价
无
监督
的
情感
分析
? 我正在阅读关于评估
情感
分析
的
文章,并了解到许多正在使用
的
分类模型,这些数据都有目标/标签变量。如何评估只包含没有目标/标签变量
的
文本
的
调查?现在,我只是给反应一个
情感
评分(积极/消极/中性),但我有困难接近验证与1000+
的
反应。有什么想法/建议吗?
浏览 0
提问于2020-07-15
得票数 0
1
回答
Weka:
基于
多个文本属性
的
文本
情感
分析
machine-learning
、
data-mining
、
weka
、
sentiment-analysis
我希望做多个文本属性
的
文本
情感
分析
。我遵循了这个伟大
的
,它可以用于单个文本属性及其类正或负。我想把这个想法同时扩展到多个属性。为了说明清楚,下面是我试图做
的
事情
的
一个例子: 整体排名-整数(1比5) -级我希望
基于
类属性(4)
的
所有属性(1-3)进行
分析
。如果我尝试使用过滤器>
浏览 1
提问于2014-01-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
基于
Maxent模型
的
情感
分析
特征
machine-learning
、
nlp
、
sentiment-analysis
我想用最大熵模型来实现我自己
的
情感
分析
。不用任何阿皮。最大熵模型
的
最佳
特征
f(c,d)是什么?我有三类--正面、负面和中性。
浏览 8
提问于2015-10-17
得票数 0
回答已采纳
4
回答
情感
分析
的
好算法
algorithm
、
sentiment-analysis
支持向量机
的
效果要好一些,但仍然很糟糕。我读过
的
大多数关于SVM和朴素贝叶斯
的
论文都有一些变体(n-gram,POS等),但它们都给出了接近50%
的
结果(文章
的
作者谈到了80%甚至更高,但我无法在真实数据上获得同样
的
准确性)。除了词法
分析
之外,还有其他更强大
的
方法吗?支持向量机和贝叶斯假设单词是独立
的
。这些方法被称为“词袋”。如果我们假设单词是关联
的
呢?例如:使用先验算法来检测如果句子包含“坏
的
和可
浏览 1
提问于2012-06-11
得票数 7
4
回答
是否可以使用word2vec模型对未标记
的
文本进行
情感
分析
?
python-3.7
、
gensim
、
word2vec
、
sentiment-analysis
我有一些文本数据,我需要对其进行
情感
分类。我对这个数据没有正面或负面的标签(未加标签)。我想使用Gensim word2vec模型进行
情感
分类。 有可能做到这一点吗?因为到目前为止我找不到任何能做到这一点
的
东西?每一篇博客和文章都在使用某种标记
的
数据集(例如imdb数据集)来训练和测试word2vec模型。没有人会更进一步地预测自己
的
未标记数据。
浏览 5
提问于2020-04-13
得票数 5
1
回答
基于
doc2vec
的
无
监督
情感
分析
nlp
、
gensim
、
word2vec
、
sentiment-analysis
、
doc2vec
各位, 就像情绪
分析
被用来识别句子
的
正反两部分一样,我想知道一个句子是否是前瞻性
的
(未来展望)陈述。我不想用纸袋法来总结“向前”、“在不久
的
将来”或“从现在起5年内
浏览 0
提问于2018-11-09
得票数 2
2
回答
医院候诊时间
的
情感
分析
python
、
machine-learning
、
nlp
、
unsupervised-learning
我一直在尝试从患者在医院
的
评论
中
推断出一个及时性分数(
基于
患者等待时间
的
分数)。可用
的
数据是患者
的
评论和他们对整体体验
的
评分。
问题
是,我没有为患者
的
及时性评分贴标签,而是对整个经历进行了评级。像“我已经等待了很长时间,但这段经历是值得
的
”这样
的
评论具有良好
的
背景和良好
的
评分,应该会返回一个有点糟糕
的
及时性分数,同样
的
,“等待时间
浏览 1
提问于2019-12-05
得票数 0
4
回答
对于
无
监督
的
机器学习
问题
,可以进行
特征
选择吗?
feature-selection
、
unsupervised-learning
我开始寻找在机器学习中进行
特征
选择
的
方法。通过快速查看这个帖子,我假设只有在有
监督
的
学习
问题
上才能进行特性选择:尽管如此,我还是要问:是否有方法可以在没有已知变量
的
情况下进行
特征
选择,从而解决分类/回归
问题
?
浏览 0
提问于2018-03-27
得票数 7
回答已采纳
1
回答
为
无
监督
学习编码分类数据
unsupervised-learning
、
categorical-data
、
encoder
在
无
监督
学习
中
,分类数据
的
最佳编码器是什么? 我在混合数据(如K-均值)上使用
无
监督
的
学习。在运行
无
监督
算法之前,我使用FAMD (用于混合数据
的
PCA)对数据进行降维,这使我能够获得坐标并减少数据集
的
维数。FAMD需要一个热编码(又名Dummies变量),它
基于
SVD.如果维数很高,SVD可能会非常耗时,当我有大量模式
的
范畴变量时,这就是我
的
情
浏览 0
提问于2022-12-02
得票数 1
1
回答
如何在
无
监督
学习中使用
特征
选择和降维方法?
python-3.x
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
unsupervised-learning
我一直在对两位作者
的
电子邮件进行分类。我成功地使用了
监督
学习和文本向量化、主成分
分析
和SelectPercentile
特征
选择来执行同样
的
任务。我用科学工具-学习包来实现同样
的
目标。现在,我也想尝试使用
无
监督
学习KMeans算法将电子邮件聚类成两组。我已经创建了dataset,其中将每个数据点作为python列表
中
的
一行。因为我是一个新手,没有
监督
,所以我想问,我是否可以应用相同
的
浏览 4
提问于2016-05-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
自然语言处理任务
的
分类
nlp
问题
是否有其他不涉及为句子
中
的
每个单词指定标签
的
任务。我能想到
的
一件事是
情感
分析
,它为整个句子/文档或句子/文档
的
不同方面指定标签。 是否有一些建议阅读
的
调查,总结自然语言处
浏览 0
提问于2019-05-18
得票数 1
2
回答
是否在只有案例
的
数据集中进行功能选择?
feature-selection
是否可以在这样
的
数据集中进行
特征
选择。最后,我想建立一个预测模型来预测情况。
浏览 0
提问于2022-03-10
得票数 0
1
回答
在数据集中
的
记录中分配风险评分
regression
、
anomaly-detection
、
outlier
、
anomaly
我想知道,我是否有一个数据集,其中包含分类和数字数据以及标签(如1或0),它们分别显示了一行是异常
的
还是正常
的
。是否有可能以某种方式创建一个模型来分配一个记录使用多少风险作为输入,这些数字和分类
特征
?编辑 我
的
想法是训练一种有
监督
的
异常检测方法,将记录分类为0或1,但也许我可以用模型输出
的
概率作为风险评分,而不是使用这些输出。
浏览 0
提问于2022-01-03
得票数 0
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