情感分析：超过3种情绪

Question

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我的应用需要情感分析功能。我已经找到了许多可以帮助完成这项任务的服务和库。但是大部分都有“三维”的输出：文本可能被分类为“积极的”，“消极的”或“中性的”。

但是如果我需要更多的选项呢？例如：“自信/怀疑”，“冷静/警觉”，“亲切/攻击性”或类似的选项。

这样的分类是否可能？也许已经有一些可用的服务/框架/库了吗？

- Dmytro Titov

如果你想要更精细的分析，可能需要进行一些机器学习，并训练你的分析器识别哪些事情是“自信/怀疑”的等等。 - Vivin Paliath

有没有可用于这种机器学习的训练集/语料库？ - Dmytro Titov

我对这个领域还比较新，所以不能说得很确定。你可以试着去寻找，但如果这些是你自己的分类，你就必须自行训练它。 - Vivin Paliath

2个回答

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你可以使用机器学习算法。我曾经用过“支持向量机”（https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine）进行情感分析。

支持向量机是一种监督式算法，所以你需要用之前分类好的数据（自信、怀疑、冷静、警觉、友善、攻击性）来训练算法。最后，你会得到一个模型，可以用来对新的文本进行分类。

我曾经使用过LibSVM库和Python（https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/），效果不错。我认为你也可以在Java中使用它。

- Walter

有什么想法在哪里获取相应的训练集？ - Dmytro Titov

很难找到适合您需求的训练集。我使用了这个数据集：http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/（我的目标是分析关于电影的情感）。另一个选择是手动分类您的数据。 - Walter

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可以查看英文原文，
原文链接

- clemtoy · Accepted Answer

你应该尝试使用WordNet-Affect。这个资源提供了一个情感树。由于这是一个相当古老的资源，所以你需要手动解析它，并将ID映射到WordNet 1.6同义词集（我在这里用Python完成了这项工作here)。