我如何将斯坦福核心NLP与没有经过训练的电影数据集的算法进行比较？

Question

我正在寻找使用斯坦福核心NLP，这是培训的电影评论。我想把它与一种常规的情感分析算法进行比较，这种算法没有经过电影评论的训练。是否有一种方法可以使用斯坦福核心NLP 链接在这里，而不需要经过训练的数据集作为电影评论，或者有任何其他的来源，我可以使用直接比较？

Answer 1

在没有经过训练的电影评论数据集的情况下，你所说的CoreNLP情绪是什么意思还不清楚。情感模型需要一些数据集来训练--未经训练就什么也不会做。可以在不是电影评论的dataset上对其进行培训，但为此您必须找到或创建一个合适的数据集。

Answer 2

1. 您可以执行极性情感分析由维德:一个简约的基于规则的社会媒体文本情感分析模型。这个软件包使用的是正负词(词汇)的静态知识库。每篇电影评论都提供了4个分数:积极、消极、中立的情绪得分和“复合”分数(区别于其他三个)。

请参见：

https://github.com/cjhutto/vaderSentiment

http://www.nltk.org/howto/sentiment.html

模块/nltk/情操/vader.html

1. 额外的词汇可以摘自这里。
2. 据我所知，CoreNLP为英语提供了训练有素的CoreNLP模型。见这里。

Answer 3

斯坦福CoreNLP API与经过预先培训的使用电影评论的模型捆绑在一起。所以您可以直接使用API。