Procesamiento del Lenguaje Natural Algoritmo para el estado de ánimo de un correo electrónico

Question

Una pregunta simple (pero no lo he encontrado una respuesta obvia en la materia PNL que he estado leyendo, que soy muy nuevo a):

I desea clasificar los correos electrónicos con una probabilidad a lo largo de ciertas dimensiones del estado de ánimo. ¿Hay algún paquete de NLP específicamente relacionado con esto? ¿Hay un punto de partida obvio en la literatura que empiezo a leer?

Por ejemplo, si recibí un breve mensaje de correo electrónico como "Hola, no estoy muy impresionado con su último correo electrónico. Dijo que el importe de la orden sería de solo $ 15,95. Saludos, Tom", entonces podría obtener 8/10 para la frustración y 0/10 para la felicidad.

La lista actual de estados de ánimo no es tan importante, pero sería útil una breve lista de estados de ánimo generalmente positivos frente a estados de ánimo generalmente negativos.

¡Gracias de antemano!

--Trindaz en Fedang #NLP

Answer 1

Usted puede hacer esto con una serie de diferentes herramientas de PNL, pero no hay nada que yo sepa viene con él dispuestos fuera de la caja. Quizás el lugar más fácil para comenzar sería con LingPipe (java), y puede usar su muy bueno sentiment analysis tutorial. También puede usar NLTK si Python está más inclinado. Hay algunos good blog posts en Streamhacker que describen cómo usaría Naive Bayes para implementar eso.

Answer 2

Consulte AlchemyAPI para herramientas de análisis de sentimiento y scikit-learn o cualquier otra biblioteca de aprendizaje de máquina abierta para el clasificador.

Answer 3

si no ha decidido codificar la implementación, también puede hacer que los datos sean clasificados por alguna otra herramienta. la API de predicción de Google puede ser una alternativa.

De cualquier forma, necesitará algunos datos etiquetados y realizará el preprocesamiento. Pero si usa una herramienta que puede ayudarlo a obtener una mejor precisión fácilmente.