स्ट्रिंग के भावना/मूड का पता लगाने के लिए डब्ल्यूएन-प्रभाव का उपयोग

मैंने WN-Affect डाउनलोड किया। हालांकि मुझे यकीन नहीं है कि वाक्य के मनोदशा का पता लगाने के लिए इसका उपयोग कैसे किया जाए। उदाहरण के लिए यदि मेरे पास एक स्ट्रिंग है "मैं फुटबॉल से नफरत करता हूं।" मैं यह पता लगाने में सक्षम होना चाहता हूं कि मनोदशा खराब है और भावना भयभीत है। डब्ल्यूएन-इफेक्ट के पास यह कैसे करना है इस पर कोई ट्यूटोरियल नहीं है, और मैं अजगर के लिए नया हूं। कोई भी मदद बहुत अच्छी रहेगी!स्ट्रिंग के भावना/मूड का पता लगाने के लिए डब्ल्यूएन-प्रभाव का उपयोग

स्रोत

2015-01-14 user3078335

कम में: भावना बनाम

प्रभावित करते हैं और भावना बहुत ठीक है के बीच की रेखा

Affectedness: उपयोग SentiWordNet बजाय और https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier

पर देखने के लांग में । भाषा विज्ञान अध्ययन में Affectedness में देखना चाहिए, उदा। कम्प्यूटेशनल शोध में http://compling.hss.ntu.edu.sg/events/2014-ws-affectedness/ और Sentiment Analysis। अभी के लिए, चलो प्रभाव और भावना, भावना विश्लेषण की पहचान करने के दोनों कार्य को कॉल करते हैं।

यह भी ध्यान रखें कि WN-AffectSentiWordNet, http://sentiwordnet.isti.cnr.it/ की तुलना में एक पुराना संसाधन है।

भावना विश्लेषण के लिए SentiWordNet का उपयोग करने के लिए यहां एक अच्छा संसाधन है: https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier।

अक्सर भावना विश्लेषण में केवल दो वर्ग, positive या negative भावना होती है। जबकि WN-को प्रभावित affectedness लेबल की 11 प्रकार का उपयोग करता है:

भावना

मूड

विशेषता

संज्ञानात्मक राज्य

शारीरिक स्थिति

सुख विषयक संकेत

भावना eliciting

भावनात्मक प्रतिक्रिया

व्यवहार

रवैया

सनसनी

प्रत्येक प्रकार के लिए, वहाँ कई वर्गों रहे हैं, https://github.com/larsmans/wordnet-domains-sentiwords/blob/master/wn-domains/wn-affect-1.1/a-hierarchy.xml

कैसे एक WN-प्रभावित उपयोग कर सकते हैं के सवाल का जवाब देने में देखते हैं, वहाँ ' आपको कई चीजें करने की ज़रूरत है:

पहला नक्शा WN1.6 से WN3.0 (यह एक आसान काम नहीं है, आपको कई मैपिंग करना है, खासकर माँ 2.0-2.1 के बीच पंपिंग)

अब WN3 के साथ डब्ल्यूएन-प्रभाव का उपयोग करना।0, आप आवेदन कर सकते हैं

ही वर्गीकरण तकनीक के रूप में वह भावना वर्गीकारक या पाठ के बीच वर्गों को अधिकतम और फिर कुछ heuristics का उपयोग चुनने के लिए 'सकारात्मक'/'नकारात्मक' के लिए

कोशिश SentiWordNet

स्रोत

2015-01-14 14:57:12 alvas

मुझे यह भी मिला। क्या यह सहायक हो सकता है? https://github.com/skozawa/japanese-wordnet-affect/blob/master/create_jp_wn_affect.py – user3078335

हां, इसमें WN1.6 से WN3.0 तक हार्ड मैपिंग है लेकिन यह अभी भी कठिन होगा, आपके पास यह जांचने के लिए कि आप कितने synsets खो देते हैं = ( – alvas

वर्डनेट-प्रभाव वर्डनेट 1.6 ऑफ़सेट का उपयोग करता है।

हालांकि, वर्डनेट 1.6 अभी भी डाउनलोड के लिए उपलब्ध है। आप लोड करने के लिए nltk.corpus.WordNetCorpusReader कक्षा का उपयोग कर सकते हैं। मैंने here करने के लिए सभी कोड लिखा था।

स्रोत

2015-06-24 16:30:18 clemtoy

यह बहुत दिलचस्प लग रहा है। अगर आप इसके लिए कुछ दस्तावेज प्रदान करना चाहते थे, तो मुझे यकीन है कि मैं इसे अपने काम में उपयोग करने में सक्षम हूं (और क्रेडिट दूंगा)। –

@Westcroft_to_Apse धन्यवाद, मैंने एक पूर्ण दस्तावेज जोड़ने के लिए README.md को अपडेट किया है। अगर आपको कोई प्रश्न है तो मुझे बताएं। – clemtoy

आपको बहुत धन्यवाद! मैं आपको बता दूंगा कि यह गिटहब के माध्यम से कैसे काम करता है। –

स्ट्रिंग के भावना/मूड का पता लगाने के लिए डब्ल्यूएन-प्रभाव का उपयोग

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