[問題] 不同主題的情緒分析的資料庫

看板Python作者 (batman)時間5年前 (2020/06/08 18:48), 5年前編輯推噓5(5015)
留言20則, 3人參與, 5年前最新討論串1/2 (看更多)
小弟最近在做的專案是要把評論提取特徵,然後做出一個分類器 假如已經成功提取特徵,想說可以用情緒分析來給那些特徵一個值,例如特徵有「價錢」 ,便使用價錢的情緒分析資料庫來分析評論,算出分數後將分數回傳的「價錢」欄位 目前的疑問是,有沒有「針對不同主題」的情緒分析資料庫呢? 例如「價錢」的情緒分 析資料庫,「口味」的情緒分析資料庫,「服務品質」的情緒分析資料庫 上網找了一下到找不到需要的,在想是不是我下錯關鍵字之類的... 希望版上大神能指點 迷津,萬分感謝! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.71.65.209 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1591613314.A.5C0.html ※ 編輯: nchunerdy120 (111.71.65.209 臺灣), 06/08/2020 18:48:55

06/08 19:24, 5年前 , 1F
情緒分析???情緒不能量化,經濟是有假設效用,
06/08 19:24, 1F

06/08 19:24, 5年前 , 2F
但是毫無根據,接近沒有意義
06/08 19:24, 2F

06/08 19:26, 5年前 , 3F
我是經濟系,完全不認同效用,你可以參考看看
06/08 19:26, 3F
A大您好,小弟的意思是將文字的敘述轉成量化的數字。例如「這家餐廳很便宜」透過對 應的情緒分析資料庫轉換後給他一分,「這家餐廳很貴」則是給他五分。我的想法是在一 樣的邏輯標準下將文字內容量化 ※ 編輯: nchunerdy120 (111.71.65.209 臺灣), 06/08/2020 19:34:44

06/08 19:44, 5年前 , 4F
懂你意思,那你可能要自己定義一個標準,例如Tf設一
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06/08 19:44, 5年前 , 5F
個域值
06/08 19:44, 5F
了解,等拿到資料來試試!

06/09 10:44, 5年前 , 6F
免費的dataset找不到就自己label啊 哪有可能所有東西都
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06/09 10:44, 5年前 , 7F
幫你label好
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不好意思因為我是第一次接觸,所以不清楚是不是有已經標記好的,若是確定沒有我會自 己標記的,感謝您

06/09 14:36, 5年前 , 8F
#1UjOfwv1 以前回應過你的這篇,我不是有提到先抓通用的
06/09 14:36, 8F

06/09 14:36, 5年前 , 9F
來測使用起來評估夠不夠好,不夠好再手動調整嗎
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06/09 14:39, 5年前 , 10F
一般公開的情緒詞定義資料庫大多都是做正面情緒負面情緒或
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06/09 14:39, 5年前 , 11F
最多略分成幾種情緒
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06/09 14:40, 5年前 , 12F
要像貴不貴這種的,八成你都是得自己改一套出來
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06/09 14:43, 5年前 , 13F
平價0 便宜0.5 貴-0.5 昂貴-0.8 天價-1.0 吃不起-0.8 之類
06/09 14:43, 13F

06/09 14:44, 5年前 , 14F
但是這就可能遭遇到我那篇也提過的相對價格問題
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d大您好,您的回文真的非常有幫助! 這次的問題是我好奇有沒有各種主題的情緒分析( 「口味」的情緒分析、「服務」的情緒分析、「價錢」的情緒分析),也就是那個情緒分 析只會針對該主題的正負面情緒給分數,主要是想知道這點。 再次感謝您的熱心,真的 非常感謝 ※ 編輯: nchunerdy120 (36.231.26.136 臺灣), 06/09/2020 18:47:26

06/09 20:59, 5年前 , 15F
因為例如價格這個就比一般的情緒分析麻煩,所以就算做出一
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06/09 21:00, 5年前 , 16F
套來也很難通用,難通用就相對比較不會有學術公開發表,一
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06/09 21:01, 5年前 , 17F
般會是商業上自己獨門建一套出來只適用他經營項目這樣,自
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06/09 21:01, 5年前 , 18F
然也不會開放出來(因為是他吃飯的傢伙)
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06/09 21:11, 5年前 , 19F
你還是可以針對題目很類似的情緒或語意分析研究找看看有沒
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06/09 21:11, 5年前 , 20F
有,不一定能找到就是
06/09 21:11, 20F
了解,所以要做好得自己定義一套的準備咯XDD 真的非常感謝您多次幫忙!!! ※ 編輯: nchunerdy120 (223.137.120.224 臺灣), 06/10/2020 00:33:01
文章代碼(AID): #1UtXU2N0 (Python)
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