Ho scaricato WN-Affect. Tuttavia, non sono sicuro di come usarlo per rilevare l'umore di una frase. Ad esempio se ho una stringa "Odio il calcio". Voglio essere in grado di rilevare se l'umore è cattivo e l'emozione è paura. WN-Affect non ha tutorial su come farlo, e io sono un po 'nuovo per Python. Qualsiasi aiuto sarebbe grande!Utilizzo di WN-Affect per rilevare l'emozione/l'umore di una stringa
In breve: Usa SentiWordNet invece e guardare https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier
A Long:
affettazione vs Sentiment
Il confine tra affetto e il sentimento è molto fine . Uno dovrebbe esaminare Affectedness in studi di linguistica, ad es. http://compling.hss.ntu.edu.sg/events/2014-ws-affectedness/ e Sentiment Analysis nelle ricerche computazionali. Per ora, chiamiamo entrambi il compito di identificare l'affetto e il sentimento, l'analisi del sentimento.
Si noti inoltre che WN-Affect è una risorsa piuttosto vecchia rispetto a SentiWordNet, http://sentiwordnet.isti.cnr.it/.
Ecco una buona risorsa per l'utilizzo di SentiWordNet per l'analisi delle opinioni: https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier.
Spesso l'analisi del sentimento ha solo due classi, positive o negative. Considerando che il WN-effetto utilizza 11 tipi di etichette leziosità:
Per ogni tipo, ci sono più classi, vedere https://github.com/larsmans/wordnet-domains-sentiwords/blob/master/wn-domains/wn-affect-1.1/a-hierarchy.xml
Per rispondere alla domanda di come si possa utilizzare il WN-Affect, c'e' re diverse cose che devi fare:
Prima mappa da WN1.6 a WN3.0 (non è un compito facile, devi fare diverse mappature, in particolare il ma pping tra 2.0-2.1)
Ora utilizzando WN-Affect con WN3.0, è possibile applicare
WordNet-Affect utilizza gli offset di WordNet 1.6.
Tuttavia, WordNet 1.6 è ancora disponibile per il download. È possibile utilizzare la classe nltk.corpus.WordNetCorpusReader per caricarlo. Ho scritto tutto il codice per farlo here.
Sembra molto interessante. Se dovessi fornire una documentazione per questo, sono sicuro che sarei in grado di usarlo nel mio lavoro (e darei credito). –
@Westcroft_to_Apse Grazie, ho aggiornato il file README.md per aggiungere una documentazione completa. Fatemi sapere se avete qualche domanda: – clemtoy
Grazie mille! Vi farò sapere come funziona tramite GitHub. –
Ho anche trovato questo. Potrebbe essere utile? https://github.com/skozawa/japanese-wordnet-affect/blob/master/create_jp_wn_affect.py – user3078335
sì, ha un hard mapping da WN1.6 a WN3.0 ma sarà ancora difficile, hai per verificare quanti synset hai perso = ( – alvas