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问如何选择tweet进行twitter情绪分析
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Stack Overflow用户

提问于 2018-02-14 19:18:56

回答 1查看 75关注 0票数 0

我试图对唐纳森·特朗普( Donalds Trump )的推文进行情绪分析。我已经收集了大约100条推文，这些推文似乎是非常可能的或消极的。比如

今天墨西哥之行太棒了--出色的领导才能和高素质的人才！期待我们下一次会议。内格:不诚实的希拉里·克林顿( Hillary )花了很多钱在针对我的广告上。我是她不想与之竞争的人。一定会很有趣的！

我使用TextBlob框架训练了NB分类器。不幸的是，我获得了大约40-50%的准确性和信息最丰富的特点是：

>              contains(I) = True              pos : neg    =      6.1 : 1.0
>           contains(been) = True              pos : neg    =      2.8 : 1.0
>            contains(has) = True              pos : neg    =      2.8 : 1.0
>            contains(you) = True              pos : neg    =      2.8 : 1.0
>             contains(is) = True              neg : pos    =      2.6 : 1.0
>              contains(I) = False             neg : pos    =      2.3 : 1.0
>            contains(not) = True              neg : pos    =      2.2 : 1.0
>             contains(in) = True              neg : pos    =      2.0 : 1.0
>             contains(of) = True              pos : neg    =      1.7 : 1.0
>             contains(in) = False             pos : neg    =      1.7 : 1.0

我认为我做错了什么，因为它决定了什么是政治，根据简单的词语，如“我，是，在，”而不是“悲伤，好，税收，监狱，上帝保佑，比你”。

我所做的就是从文档中运行代码。

test_set, train_set = dataset[30:], dataset[:70]
cl = NaiveBayesClassifier(train_set)
print(cl.accuracy(test_set))
cl.show_informative_features(10)

这样做合适吗？有人能帮忙吗？

python

nltk

sentiment-analysis

naivebayes

textblob

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2018-02-20 10:25:11

这个github储存库包含了来自推特流的关于唐纳德·特朗普的推文的情绪分析，我想你会发现它很有趣。

如果对来自社交网络的文本进行情感分析(无结构文本带有噪音)，我建议您使用维德情感分析工具。

在解决情绪分析问题时需要考虑很多细节，这份备忘单将有助于您解决情感分析问题3.。

此外，你也可以尝试深度学习方法的情感分析，这是当今最先进的技术。检查这个Kaggle教程LSTM情绪分析

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/48794659

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