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我正在使用NLTK测试一个情感分析模型。我需要添加一个混淆矩阵到分类器的结果，如果可能的话，精度，召回和F-度量值。到目前为止我只有精确性。Movie_reviews数据有pos和neg标签。
浏览 0修改于2016-07-23得票数 4
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我正在使用NLTK和scikitlearn构建一个情感分析模型。我已经决定测试几个不同的分类器，以确定哪一个是最准确的，并最终使用它们作为一种手段，以产生一个信心评分。看一看：
在某些试验中，准确度高达99.912%。
浏览 1修改于2018-02-08得票数 0
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对于一个6类句子分类任务(情感)，我有一个句子列表，其中我使用一个在Tweets (bertweet)上训练的语言模型来检索情感。
浏览 0修改于2022-11-11得票数 1
我有一个包含200000个样本的数据集。我正在使用Sklearn的train_test_split。 model = Sequential()model.add(LSTM(16, return_sequences=True, dropout=0.3, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid
浏览 7修改于2019-03-17得票数 0
我不知道如何使用mahout中的朴素贝叶斯分类器创建我们自己的情感分析模型。我想创建自己的模型，在一些日志数据的基础上进行情感分析。有没有一个循序渐进的程序来做到这一点。比如，我们必须实现哪些类，以及如何创建模型，或者如何在mahout中使用现有模型。任何帮助都将不胜感激。提前谢谢。
浏览 1提问于2013-03-16得票数 1
我正在尝试进行特征提取，并为twitter情感分析项目建立一个模型。然而，我得到了以下错误，我想知道是否有人可以帮助我？
浏览 5提问于2020-09-01得票数 0
我有一个模型X，它进行回顾并预测方面和极性的位置：无论如何，鉴于上述输入和输出，我如何评估我的模型？在体貌词上？关于极性？
浏览 0提问于2021-10-08得票数 1
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我计划使用谷歌预测API进行情感分析。如何生成这方面的培训模型？或者我在哪里可以有任何标准的培训模式可供商业使用？我已经尝试过在谷歌预测API的预测库中提供的情绪预测器，但是似乎没有正常工作。
浏览 5提问于2013-12-29得票数 0
我试图使用Django部署我的多愁善感分析模型，但得到了以下错误。regressor=badfood.predict(features_data)
模型的模型n_features为7397，输入n_features为12。
我设计了一个用户界面，在其中我给出了一个文本框字段，用户可以在其中输入评论和下拉列表，用户可以从中选择城市。现在我如何使我的
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
我正在做一个Twitter数据集上的情感分析项目。我使用TF-IDF特征提取和logistic回归模型进行分类。到目前为止，我已经用以下内容训练了模型： vector = TfidfVectorizer(ngrams我有一组大约18,000条推文，我想使用这个模型来预测这个新数据集中推文的情感得分。我不知道如何将这个经过训练的模型实际应用于新数据。我想使用已有的经过
浏览 0提问于2020-07-07得票数 0
我试图对twitter数据做一些情绪分析。我有一本字典(afinn_list)，如下所示
我已经能够生成一个字符变量，它包含每个匹配单词的位置。我只是试着用R学习情感分析。
浏览 0修改于2020-06-20得票数 0
我试着在朱庇特笔记本上使用德国伯特情感分析。我安装的火把是正确的，但是内核一直在死亡。我在MacOs 12.3.1的MacBook Pro '21上。我安装了Python10.3.4。
浏览 6修改于2022-05-26得票数 1
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我想提高使用的模型的准确性，这可以在下面的“定义、编译、适合模型”一节中找到。这篇文章的其余部分是为了完整和可重现性而出现的。sentences_df['sentiment_as_tensor'][:int(train_fraction*len(sentences_df['encoded_sentences']))]))
定义并编译模型如下：model = tf.ker
浏览 2修改于2020-07-17得票数 2
我想用最大熵模型来实现我自己的情感分析。不用任何阿皮。最大熵模型的最佳特征f(c，d)是什么？我有三类--正面、负面和中性。
浏览 8提问于2015-10-17得票数 0
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我有python脚本，它训练了一个用于情感分析的数据集，并使用logisticRegression模型和tfidf、交叉验证、bigram和GridSearchCV创建了一个模型。为了比较这两种模型，我尝试使用预先训练过的模型，如VaderSentiment。根据实际数据得出的结果是：那么，我训练的模型中的错误在哪里呢？还是用vaderSentiment来分析
浏览 2提问于2020-07-28得票数 0
使用的词向量模型是GoogleNews 300 dimensional wordvec model [ ]。
浏览 0提问于2017-02-20得票数 1
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我想用这些评论和标签来训练隐马尔可夫模型。2-这是否有一个框架？我知道学习，我认为我应该使用MultinomialHMM，如果我错了就纠正我。但是它没有监督，它的模型在我训练它的时候不把标签作为输入，我遇到一些有趣的错误，我不知道如何解决，因为我问的第一个问题是我应该给它正确的输入类型。
浏览 0修改于2018-11-10得票数 2
我正在读一本纸，作者们用中国的伯特模型来评估中国的在线公众情绪，以回应政府在新冠肺炎期间的政策。该样本用于一些分析，我们称之为手工注释样本。”
我的问题是，结合BERT情感分析模型使用人工注释的帖子有什么价值？具体来说，我对伯特作为一种技术的理解是，它消除或至少最小化了为情感分析的目的对文本样本进行预标记的必要性，而且我不清楚为什么即使在使用伯特时，我们仍然需要人工注释文本。
浏览 0修改于2022-07-20得票数 0
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