sentiment-analysis

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我正在編寫一個Java程序，需要分析他們的情緒的小塊文本（3-4句，新聞文章轉述）。我只需要知道文章是否總體上是積極的，消極的或中立的。例如，下面將理想被歸類爲陽性： Kindle電子書銷量飆升亞馬遜。 Amazon.com說，這是銷售更多的電子書爲其Kindle的電子閱讀比平裝本和設備結合所有我需要的是一個非常簡單和快速實施第三方解決方案精裝印刷版，即我可以在我的程序中使用。它不一定是

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如何在提交時對viralheat進行API調用，然後解析並保存JSON響應？

我想通過我的控制器的更新方法通過Viralheat的API發送請求，以便當用戶點擊提交按鈕時，操作完成並進行API調用。我想發佈到http://www.viralheat.com/api/sentiment/review.json?text=i &做&不&像&這& API_KEY = [* API密鑰*] 這將在格式返回一些JSON： {"mood":"negative","prob":0.773

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使用WordNet在句子中查找積極性或消極性

我必須在交互式系統中提問一些問題，用戶可以自由輸入任何答案。我必須從回答中得出結論，它是肯定的（是）還是否定的（否）。在幾個月前出席的一些演講中，我瞭解到一個特定的wordnet庫（不是wordnet本身）存在，它完成了完全相同的工作，但我忘記了它是什麼。有人知道嗎？如果不是，你能建議一些替代方案來達到同樣的結果嗎？在此先感謝

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未經訓練的情緒分析，需要統計數據捕捉情緒變化的幫助

問題可能比較模糊，但我會嘗試儘可能最好地使用它。因此，我想出了一個粗略的算法來計算一個句子（評論片段的一部分）是正面還是負面還是中性（讓我們稱這個句子爲EQ）。所以對於5個句子，我有一些基於[-100，100]的句子評分。該審查必須額定[0,5]基礎（0，39.88）（1，73.07）（2，69.65）（3，51.43）（4，76.74）上我正在努力的選擇是我應該選擇什麼方法來計算評

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用ruby進行情感分析

任何一個具有感知分析經驗的人都可以使用liblinear算法。任何人都用過liblinear-ruby-swig寶石？請建議我一開始。

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如何使用樸素貝葉斯實現TF_IDF特徵加權

我試圖實施樸素貝葉斯分類器進行情感分析。我計劃使用TF-IDF加權措施。我現在只是有點卡住了。 NB通常使用單詞（特徵）頻率來查找最大似然。那麼如何在樸素貝葉斯中引入TF-IDF加權測度呢？

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用心情搭起句子

讓我們從一個簡單的問題開始吧。假設我有350個字符的句子，並希望將句子分成「好心情」或「壞心情」。設計算法來挖掘句子的最佳方法是什麼？

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關於情感分析的問題

我有一個關於情感分析的問題，我需要幫助。現在，我收集了許多通過twitter搜索api收集的推文。因爲我使用了我的搜索條件，所以我知道我想查看哪些主題或實體（人名）。我想知道別人對這些人的感受。對於初學者來說，我下載的與已知的化合價/情緒分數英語單詞的列表，並計算情緒（+/-）的基礎上在鳴叫這些詞的可用性。問題在於情感以這種方式計算 - 我實際上更多關注推文的語氣，而不是關於這個人。舉例來說

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在開源中是否有輿情分析腳本？

我正在尋找一個情緒分析腳本/ soyurce代碼，最好在PHP中。你知道任何這樣的腳本嗎？謝謝，Sameer

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簡單的情感工具包（情感）分析（不使用機器學習）

我正在尋找一種工具，可以分析短文本的情緒。我搜索了一個星期，我找不到一個公開可用的好的一個。理想的工具是以短文本作爲輸入並猜測情緒的工具。它最好是一個獨立的應用程序或庫。我不需要通過文本訓練的工具。儘管沒有得到滿意的答案，但也有類似的問題。我搜索了互聯網並閱讀了一些論文，但找不到我想要的好工具。目前我發現了SentiStrength，但準確性並不好。我現在正在使用情感字典。我覺得可能需要一些語