5000条评论的个人情感分析平均是否与5000条评论连载的情感分析相同？

Question

我试着在一条红线上做情绪分析。我面临的问题是，一些免费的云NLP API(谷歌自然语言，Azure文本分析等)每月只允许5000次免费通话。我试图看看是否可以将一些注释连在一起，直到每次调用字符的最大限度，以便在空闲层中得到更多的评论。

• 这是一个有缺陷的方法吗？
• 对一串连载的评论进行情绪分析会不会导致情绪评分错误？
• 我是否应该对个人评论进行情绪分析，然后平均所有个人得分，以获得整体的线程得分？

Answer 1

有趣的问题--如果评论是独立的，而且与一点关系都没有，那么连接或平均可能会使你得到一个中性的分数--类似于一系列抛硬币的结果是0.5，而不是1或0。这将使不是很有用的。

但是，假设您正在围绕一个post(而不是对一个subreddit中的多个帖子的线程进行分析)对reddit线程进行情感分析，那么很可能通过连接或平均获得相同的结果。reddit线程中的注释通常是相关的，或者是正的或负的(或者完全不相关)。因此，您应该在您的用例中使用您提议的级联方法来获得这种感觉。

我的理论(还没有数据支持)是，使用平均或串联将倾向于将你的情绪集中在中性，你将不会看到强大的正面或负面。