猿问

哪种技术最适合使用 python 识别同一文本中的各种情绪?

我正在学习 NLP,作为示例,我试图确定在线课程平台中客户反馈的感受。

我只用简单的句子就能识别学生的感受,例如“课程很好,我从中学到了很多”,“教学平台很完整,我很喜欢使用它”,“我本来可以更多海洋生物学相关课程”等。

我的疑问是如何正确识别一句话或几句话中的各种情绪。例如:

  1. 一句话的感悟:

    • “课程非常好!在网站上创建一个问题部分可能很酷。”

  2. 每句话不止一种情绪:

    • “课程非常好,但网站不是。”

  3. 涉及两者:

    • “课程很好,但是教学平台很慢。课程中可以有更多的任务和示例,例如在论坛上通过视频或麦克风进行互动。”

我想过在句子中拆分文本,但对于示例 2 来说并不是那么好。


守候你守候我
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2回答

呼唤远方

您可以认为逗号、其他标点符号以及一些连词和介词实际上会拆分句子。这实际上超越了代码进入语言学领域,因为它们有时但并非总是分开句子。在第二种情况下,您实际上有两句话:“课程非常好”-,但是-“网站不是[非常好]”。我相信有可以拆分句子的 NPL 包(可能是因为知道大多数句子都遵循主语/谓语/宾语结构,所以如果你使用多个动词,那么你可能会发现相同数量的句子)并且你可以使用那些首先解析你的文本。查看为您选择的语言执行此操作的库。

Cats萌萌

有一个专门用于多标签分类的库:scikit-multilearn当您训练模型时,您必须将类拆分为二进制列。
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