2012-02-26 23 views
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Busco biblioteca de análisis de los sentimientos de C++ que podría utilizar en mi propia aplicación. Algo que tomaría un texto escrito por un humano como argumento y devolvería información sobre su estado de ánimo (positivo, negativo, neutral, enojado, feliz, ...). ¿Algunas ideas?C++ Sentimiento Análisis Biblioteca

Algunas observaciones:

  • No estoy en busca de una biblioteca con "sólo" herramientas de PNL (como tokenización texto, puntos de venta de marcado etc.), pero en realidad algo que hace la minería sentimiento análisis/opinión/análisis del estado de ánimo Por supuesto, una biblioteca NLP con herramienta de análisis de sentimiento es excelente.
  • Algo muy simple estaría bien (por ejemplo, simplemente devolver + 1/-1/0)
  • No me importa qué técnica subyacente pueda usar (diccionarios, productos bayesianos, SVM, basados ​​en reglas ...)
  • Sólo C++!

Sé que probablemente no exista solo así, pero bueno.

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algunas observaciones sobre el tema fuera de tema: 1. No estoy pidiendo un recommandation o una herramienta favorita, pero sólo una lista de las herramientas existentes. Solo hay una respuesta correcta a esa pregunta y no deja espacio para una respuesta obstinada. Actualmente la lista está vacía y esa es la respuesta correcta. 2. ¿Dónde se tiene la oportunidad de hacer una pregunta y llegar a una gran comunidad como SO? 3. Estoy de acuerdo en que atrae spam. – Arthur

Respuesta

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me gustaría sugerir a escribir su propia. Puede capturar el 80% del estado de ánimo correctamente con un filtro simple para palabras de opinión positivas y negativas, y puede escalar su señal en función de algunas palabras modales comunes y signos de puntuación. Si quiere exprimir jugo de esa ambigüedad restante del 20% y no quiere entrenar su propia SVM o lo que sea, le sugiero que busque documentos al op.to/goog/scholar+, algunos de esos documentos tendrán autores que hayan escrito librerías C++ y hablado sobre dónde puedes encontrarlos/descargarlos.

Véase también this SO post entre muchos otros para más ideas.

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Una pena que ninguno de los enlaces funcione. – Houman

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yo evitaría el uso de listas de palabras que tratan de predecir - simplemente no puede explicar el nicho y el lenguaje que varía en los textos humanos reales (asumiendo que son materia social). No puedo ayudarlo con una biblioteca C++, pero si está feliz de llamar a un servicio web, puede usar el nuestro gratuitamente Sentiment Analysis of social media.

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También puede echar un vistazo a la API de Bitext para el análisis de los sentimientos: https://www.bitext.com/text-analysis-api-and-faq/

Actualmente soporta Inglés, español, portugués, francés, italiano, alemán, holandés y catalán.

No hay necesidad de hacer ningún tipo de formación de datos, ya que las tecnologías del lenguaje de Bitext se basan en la gramática de la lengua y los diccionarios, no la máquina-learning o estadísticas.