भावना विश्लेषण शब्दकोश

Question

मैं सोच रहा था कि क्या कोई जानता है कि मैं सकारात्मक और नकारात्मक शब्दों के शब्दकोश कहां प्राप्त कर सकता हूं। मैं भाव विश्लेषण में देख रहा हूं और यह इसका एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।

Answer 1

पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय में Sentiment Lexicon, जो हो सकता है वह हो सकता है। यह सकारात्मक/तटस्थ/नकारात्मक भावना के साथ लगभग 8,000 शब्दों का एक व्याख्यान है। यह this paper में अधिक विस्तार से वर्णित है और जीपीएल के तहत जारी किया गया है।

Answer 2

This paper from 2002 बीज सेट के रूप में केवल दो शब्दों का उपयोग करके टेक्स्ट नमूनों से स्वचालित रूप से ऐसे शब्दकोश को प्राप्त करने के लिए एल्गोरिदम का वर्णन करता है।

Answer 3

थोड़ा देर से पहुंचे मैं केवल ध्यान दूंगा कि शब्दकोशों में भावना विश्लेषण के लिए सीमित योगदान है। कुछ भावनाओं वाले वाक्य में कोई भी "भावना" शब्द नहीं है - उदा। "पुस्तक पढ़ें" जो एक फिल्म समीक्षा में सकारात्मक हो सकती है जबकि फिल्म समीक्षा में नकारात्मक हो सकता है। इसी तरह, भावना शब्द "अप्रत्याशित" थ्रिलर के संदर्भ में सकारात्मक हो सकता है लेकिन टोयोटा की ब्रेक सिस्टम का वर्णन करते समय नकारात्मक हो सकता है।

और देखते हैं कई और अधिक ...

Answer 4

प्रोफेसर बिंग लियू 6800 के बारे में इस शब्द का एक अंग्रेजी शब्दकोश प्रदान करते हैं आप फार्म इस लिंक डाउनलोड कर सकते हैं: Opinion Mining, Sentiment Analysis, and Opinion Spam Detection

Answer 5

AFINN आप यहाँ पा सकते हैं और यह भी बना सकते हैं गतिशील। जब भी अज्ञात + शब्द शब्द +1 के साथ आता है। केले की तरह नया + शब्द है और दो बार दिखाई देता है तो यह +2 बन जाएगा।

जितना अधिक लेख और डेटा आप अपना शब्दकोश क्रॉल करेंगे उतना मजबूत हो जाएगा!

Answer 6

भावना विश्लेषण (राय खनन) शब्दकोशों

• MPQA Subjectivity Lexicon
• Bing Liu and Minqing Hu Sentiment Lexicon
• SentiWordNet (NLTK में शामिल)
• VADER Sentiment Lexicon
• SenticNet
• LIWC (not free)
• Harvard Inquirer
• ANEW

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सूत्रों का कहना है:

• Keenformatics - Sentiment Analysis lexicons and datasets (अपने ब्लॉग)
• Hutto, C. J., and Eric Gilbert. "Vader: A parsimonious rule-based model for sentiment analysis of social media text." Eighth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. 2014.
• Sentiment Symposium Tutorial by Christopher Potts
• व्यक्तिगत अनुभव

Answer 7

हार्वर्ड चतुर्थ शब्दकोश निर्देशिका http://www.wjh.harvard.edu/~inquirer/homecat.htm रेडी-टू-उपयोग शब्दकोशों के कम से कम दो सेट सकारात्मक/नकारात्मक रुख के लिए है।

Answer 8

आप Vader भावना शब्दकोश का उपयोग कर सकते

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer 

sentence='APPle is good for health' 
sid = SentimentIntensityAnalyzer() 
ss = sid.polarity_scores(sentence) 
print(ss) 

यह आप की सजा की विपरीतता दे देंगे।

उत्पादन:

{'compound': 0.4404, 'neu': 0.58, 'pos': 0.42, 'neg': 0.0}