所以我有大約1萬行的csv格式的twitter評論數據。我需要按照某些類別對其進行分類，例如「產品壽命」，「廉價/昂貴」，「折扣/折扣」等。預分類訓練的推特評論分類
正如您所看到的，我有多個類來分類這些推文數據進入。 問題是，我怎麼才能爲如此龐大的數據生成/創建培訓數據呢.Silly問題，但我想知道是否已經預分類/標記的評論數據來訓練我們的模型？如果不是，那麼創建用於文本/評論的多級分類的培訓數據的最佳方法是什麼？
雖然我已經嘗試並測試了NaiveBayes對於較小數據集的情感分類，但是能否請您建議我應該使用哪個分類器來解決此問題（多個類別將註釋分類）。
謝謝！
的事情是，我怎麼連生成/爲 創建訓練數據如此龐大的數據
我建議找到一個訓練數據集，可以幫助你與你有興趣的類別因此，讓我們說價格相關的文章，你可能想要找到一個關於價格相關文章的培訓數據集，然後通過使用關鍵詞的同義詞（比如便宜或者其他）來擴展它。也許看看句子結構，看看句子的結構是否有助於你的分類器算法。
如果不是那麼最好的方法來創建 多級分類的文本/評論的培訓數據？關鍵詞，拉取所有關於相關類別的文章，然後從那裏去。
最後，我建議您非常熟悉NLTK的語料庫庫，這也可以幫助您檢索訓練數據。
至於你的最後一個問題，我有點困惑於你的意思是'多個類別來分類評論'，你的意思是有多個分類器的特定評論屬於？所以評論可以屬於1到更多的分類器？
'多個類別來分類註釋成'：註釋可以是關於多個類別（即可能屬於多個類別） – shalini 2015-06-01 13:03:47
當你發佈兩次相同的問題時，你不會得到很好的處理=（請參閱http://stackoverflow.com/help/how-to-ask – alvas 2014-10-06 10:11:43
很抱歉，但是一旦我發佈了3個問題然後我不得不單獨發佈他們作爲三個職位，而背景是相同的所有這些。這就是爲什麼我發佈相同的數據的另一個方面作爲一個單獨的問題 – shalini 2014-10-06 10:42:49