[PYTHON] WN 효과를 사용하여 문자열의 감정 / 분위기 감지

WN 효과를 사용하여 문자열의 감정 / 분위기 감지

WN-Affect를 다운로드했습니다. 그러나 문장의 분위기를 감지하는 방법을 모르겠습니다. 예를 들어 '축구가 싫어.'라는 문자열이있는 경우 기분이 나빠서 감정이 두려움인지 여부를 감지 할 수 있기를 원합니다. WN-Affect에는이를 수행하는 방법에 대한 자습서가 없으며 Python을 처음 접했습니다. 어떤 도움이라도 좋을 것입니다!

해결법

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   1.간단히 말해서 SentiWordNet을 대신 사용하고 https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier를 살펴보십시오.

   간단히 말해서 SentiWordNet을 대신 사용하고 https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier를 살펴보십시오.

   있음 :

   감정 대 감정

   감정과 감정 사이의 경계는 매우 훌륭합니다. 하나는 언어학 연구에서의 영향을 조사해야한다. http://compling.hss.ntu.edu.sg/events/2014-ws-affectedness/ 및 계산 연구에서의 감정 분석. 지금은 영향과 정서를 식별하는 작업, 정서 분석을 모두 호출합시다.

   WN-Affect는 SentiWordNet, http://sentiwordnet.isti.cnr.it/과 비교하여 다소 오래된 리소스입니다.

   SentiWordNet을 사용하여 정서 분석에 사용할 수있는 좋은 자료 : https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier.

   정서 분석에는 종종 긍정 또는 부정적인 정서의 두 가지 수업 만 있습니다. WN 영향은 11 가지 유형의 영향 라벨을 사용합니다.

   각 유형에 대해 여러 클래스가 있습니다. https://github.com/larsmans/wordnet-domains-sentiwords/blob/master/wn-domains/wn-affect-1.1/a-hierarchy.xml을 참조하십시오.

   WN-Affect를 사용하는 방법에 대한 질문에 답하기 위해 수행해야 할 몇 가지 작업이 있습니다.

   먼저 WN1.6을 WN3.0으로 매핑합니다 (쉬운 작업은 아닙니다. 여러 매핑, 특히 2.0-2.1 사이의 매핑이 필요합니다)

   이제 WN-Affect를 WN3.0과 함께 사용하면

2. ==============================

   2.WordNet-Affect는 WordNet 1.6 오프셋을 사용합니다.

   WordNet-Affect는 WordNet 1.6 오프셋을 사용합니다.

   그러나 WordNet 1.6은 여전히 ​​다운로드 할 수 있습니다. nltk.corpus.WordNetCorpusReader 클래스를 사용하여로드 할 수 있습니다. 여기에서 모든 코드를 작성했습니다.

from https://stackoverflow.com/questions/27943396/using-wn-affect-to-detect-emotion-mood-of-a-string by cc-by-sa and MIT license