獲得定性信息的自然語言處理

Question

我有一個要求，我不知道NL是否可以這樣做。 Plz建議。

我的要求是用英文掃描一個句子，並找出一些關於它的定性信息。例如，什麼是主語，句子中的名詞以及關於它們的說法是描述性的，暗示性的或者它是否會產生積極或消極的影響。

作爲一個例子，可以說我在Facebook上有一個粉絲頁面，並且有人在我的牆上發帖子。我需要知道這個帖子是否對我有好處或壞處，因此我可以將它映射到從-10到+10的感知範圍。

這樣的事情可以用自然語言處理工具包來完成嗎？ 如果不是，那麼是什麼方式。

在此先感謝 希亞姆

Answer 1

是的，自然語言處理方法可以你問什麼：

要找出哪些是文本的「名詞」被稱爲POS-Tagging。 識別句子的句法結構稱爲parsing。根據您的解析方法以及語言語法的嚴格程度，您可能需要查看semantic role labeling以查找句子中的主題/對象。分類聲明的極性（正/負）被稱爲sentiment analysis。

Python NLTK提供了一些可以開始使用的工具，但情感分析是一個活躍的研究領域，也是一個需要很多其他NLP方法一起工作的任務，所以它肯定不是最簡單的領域從NLP開始。無論如何，對該領域的學術研究的調查可以在Pang & Lee (2008)中找到。