tensorflow

Question

का उपयोग करके भावना विश्लेषण विश्लेषण मैं tensorflow की खोज कर रहा हूं और उपलब्ध विकल्पों का उपयोग करके भावनात्मक विश्लेषण करना चाहता हूं। मैं निम्नलिखित ट्यूटोरियल http://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent/index.html#language_modeling

मैं woth अनुभवहीन Bayes वर्गीकरणकर्ता काम किया है, अधिकतम Entropy एल्गोरिथ्म और Scikit वर्गीकरणकर्ता जानें और पता करने के लिए अगर वहाँ tensorflow द्वारा की पेशकश की किसी भी बेहतर एल्गोरिदम हैं चाहते हैं पर एक नज़र था। क्या यह शुरू करने के लिए सही जगह है या क्या कोई अन्य विकल्प है?

सही दिशा में इंगित करने में कोई भी मदद की सराहना की जाएगी।

अग्रिम धन्यवाद।

Answer 1

भावना का विश्लेषण करने के लिए एक सामान्य रूप से उपयोग किया जाने वाला दृष्टिकोण एक कनवॉल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) का उपयोग करेगा। आप इस WildML blogpost में एक महान स्पष्टीकरण/ट्यूटोरियल पा सकते हैं। साथ में टेंसरफ्लो कोड here पाया जा सकता है।

एक और दृष्टिकोण एलएसटीएम (या संबंधित नेटवर्क) का उपयोग करेगा, आप ऑनलाइन कार्यान्वयन ऑनलाइन पा सकते हैं, एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु this blogpost है।

Answer 2

मेरे लिए, सबसे आसान ट्यूटोरियल का अनुसरण करना था: https://pythonprogramming.net/data-size-example-tensorflow-deep-learning-tutorial/?completed=/train-test-tensorflow-deep-learning-tutorial/

यह TensorFlow.train.AdamOptimizer().minimize(cost) के माध्यम से चलता है और Sentiment140 डाटासेट का उपयोग करता है (स्टैनफोर्ड से, ~ सकारात्मक और नकारात्मक भावना के 1 मील उदाहरण)

Answer 3

मैं तुम्हें सुझाव है एक चरित्र-स्तर एलएसटीएम आज़माएं, यह कई पाठ वर्गीकरण कार्यों में अत्याधुनिक परिणामों को प्राप्त करने में सक्षम होने के लिए दिखाया गया है, उनमें से एक भावनात्मक विश्लेषण है।

मैंने एक बहुत लंबा लेख लिखा है कि आप here पा सकते हैं जहां मैं लाइन द्वारा टेंसरफ्लो लाइन में इसके कार्यान्वयन के माध्यम से जाता हूं। परिणाम एक मॉडल है जो आकार में 100 एमबी से कम है और 80,000 ट्वीट्स के परीक्षण सेट पर 80% से अधिक की सटीकता प्राप्त करता है।

एक और दृष्टिकोण है कि बहुत प्रभावी साबित हो गया है एक पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने के लिए है, तो आप स्टैनफोर्ड NLP समूह से here

कागज पढ़ सकते हैं