利用斯坦福CoreNLP进行情感分析

Question

我是机器学习和NLP空间的新手。我的要求是将音频调用转换为文本，以便进行情感分析。

Flow :-

1)音频文件->>文本(使用语音识别API )

2)对输出文本进行情感分析。

由于对Java有很强的背景，所以考虑使用斯坦福CoreNLP。但是，如果使用tensorflow或其他比CoreNLP更好的好处，就可以使用它们。

公开一个rest服务，它将文本(完整的会话)作为情感分析的输入。用CoreNLP进行情感分析。没有得到预期的结果。不知道该怎么训练才能满足我的需要？是否有可能在运行时使用不同的上下文进行培训，结果应该基于上下文和客户？

对于聊天的情感分析，还有其他更好的API吗？

谢谢,

Answer 1

我会选择python的NLTK情绪分析：

NLTK的情感分析

你可以在这里找到一个例子：示例