NLP-情感分析

NLP 在情感分析上的研究:

博文1:本文重点对电影推文进行情感分析(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/step-step-guide-building-sentiment-analysis-model-graphlab/)

博文2:本文重点对印度金奈洪水期间的推文进行情感分析。(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/sentiment-analysis-of-twitter-posts-on-chennai-floods-using-python/)

论文1:本文采用朴素贝叶斯的监督学习方法对IMDB评论进行分类。(https://arxiv.org/pdf/1305.6143.pdf)

论文2:本文利用LDA的无监督学习方法来识别用户生成评论的观点和情感。本文在解决注释评论短缺的问题上表现突出。(http://www.cs.cmu.edu/~yohanj/research/papers/WSDM11.pdf)

资料库:这是一个很好的包含相关研究论文和各种语言情感分析程序实现的资料库。(https://github.com/xiamx/awesome-sentiment-analysis)

数据集1:多域情感数据集版本2.0(http://www.cs.jhu.edu/~mdredze/datasets/sentiment/)

数据集2:Twitter情感分析数据集(http://www.sananalytics.com/lab/twitter-sentiment/)

竞赛:一个非常好的比赛,你可以检查你的模型在烂番茄电影评论的情感分析任务中的表现。(https://www.kaggle.com/c/sentiment-analysis-on-movie-reviews)

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