C++ Sentimiento Análisis Biblioteca

Question

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?

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.

Answer 1

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.

Answer 2

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.

Answer 3

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.