Estoy buscando una biblioteca de análisis de sentimientos C ++que podría usar en mi propia aplicación Algo que tomaría un texto escrito por un humano como argumento y devolvería información sobre su estado de ánimo (positivo, negativo, neutral, enojado, feliz, ...). ¿Algunas ideas?
Algunas observaciones:
- No estoy buscando una biblioteca con "solo" NLPherramientas (como tokenización de texto, etiquetado de puntos de venta, etc.), pero en realidad es algo que hace análisis de sentimiento / opinión minera / análisis del estado de ánimo. Por supuesto, una biblioteca de PNL con una herramienta de análisis de opiniones es excelente.
- Algo muy simple estaría bien (por ejemplo, simplemente regresando + 1 / -1 / 0)
- No me importa qué técnica subyacente pueda usar (diccionarios, materiales bayesianos, SVM, basado en reglas ...)
- ¡Sólo C ++!
Sé que probablemente no existe así, pero bueno.
Respuestas
6 para la respuesta № 1Yo sugeriría escribir el tuyo propio. Puede capturar el 80% del estado de ánimo correctamente con un filtro simple para las palabras de sentimientos positivos y negativos, y puede escalar su signo en función de algunas palabras modales comunes y la puntuación. Si desea exprimir el jugo de ese 20% de ambigüedad restante y no quiere entrenar a su propio SVM o lo que sea, le sugiero que busque documentos en op.to/goog/scholar+ algunos de esos artículos tendrán autores que han escrito libs de C ++ y hablarán sobre dónde puede encontrarlos / descargarlos.
Ver también este mensaje SO entre muchos otros para mas ideas.
0 para la respuesta № 2
Evitaría usar listas de palabras que intentaspredecir: simplemente no puede explicar el nicho y el lenguaje variable que se encuentra en los textos humanos reales (suponiendo que sean "cosas sociales"). No puedo ayudarte con una biblioteca de C ++, pero si estás contento de llamar a un servicio web, puedes usar el nuestro gratis Análisis del sentimiento de las redes sociales..
0 para la respuesta № 3
También puede echar un vistazo a la API de Bitext para el análisis de opiniones: https://www.bitext.com/text-analysis-api-and-faq/
Actualmente es compatible con inglés, español, portugués, francés, italiano, alemán, holandés y catalán.
No es necesario realizar ninguna capacitación de datos, ya que las tecnologías lingüísticas de Bitext se basan en la gramática y los diccionarios, no en el aprendizaje automático ni en las estadísticas.