如何處理twitter情緒分析？

Question

我想請你給我一些建議，以解決這個問題。在大學時我一直在解決意見挖掘任務，但用Twitter的方法是完全不同的。例如，我使用集合學習方法將用戶對西班牙某酒店的意見進行分類。當然，我得到了一個有積極和消極意見的訓練集，然後我用測試集進行了測試。但現在，通過推特，我發現這種分類非常困難。

1. 我需要培訓嗎？如果這個問題的答案是肯定的，你不覺得twitter是如此的短暫，所以如果我有這樣的設置，我對未來主題的表現會很差？

2. 我一直在想要得到一本字典（主要是形容詞），並將它與我的推文進行交叉並獲得一個term-document矩陣，但我沒有分配給任何twitter的類。此外，積極的形容詞和否定形容詞可能因主題和時間而異。那麼，如何處理這個？

3. 如何處理語言問題？例如，我想學習用英語和西班牙語寫的推文，但分開。

4. 你建議採用哪種編程語言來做這種事情？我一直在嘗試使用像tm，twitteR這樣的R包。

Answer 1

1. 當然，我覺得感情的方式是用來將保持不變幾個月。最糟糕的情況是你重新貼牌和再培訓。根據我的經驗，無監督學習在工業應用方面有一個糟糕的記錄。
2. 你需要一些感情/情感東西的情感/字典 - 有一些數據集在那裏，但我忘記它們在哪裏。我可能用更好的信息回答了以前的問題。
3. 只是做英語微博，這也很容易建立一個語言分類，但要從小做起，所以，如果你想在一個很小的代碼量做很容易把它容易對自己
4. 的Python（NLTK） 。 Java有良好的NLP的東西，但是Python和它的庫的方式對用戶更友好

Answer 2

這個網站：https://sites.google.com/site/miningtwitter/questions/sentiment提供了3種方式做情感分析使用R.

Twitter的包現在更新與合作新的twitter API。我會下載該軟件包的源代碼版本，以免重複推文。

我正在做一個意見挖掘的西班牙語字典，並會在某處發佈訪問權限。

乾杯！