我正在尝试创建一种情绪分析工具来分析三天内有关曼联足球俱乐部的推文，并确定人们对这些推文的看法是正面还是负面。我目前正在使用本指南作为指导(Java是我的编码语言)http://cavajohn.blogspot.co.uk/2013/05/how-to-sentiment-analysis-of-tweets.html我正在使用ApacheFlume将我的推文下载到ApacheHadoop中，然后打算使用ApacheHive来查询推文。我还可以使用ApacheOozie有效地划分推文。在我上面发布的链接中，提到我需要一个训练数据集来训练我将创建的分类器来分析推文。提供的样本分类器有大
是否有任何API可以从字符串中提取情绪(用于PHP，但可以用任何语言实现)？如果不存在，我将如何构建一个分类器，大概是与机器学习相关的东西，我在其中提取具有已知积极/消极性的词。 最佳答案 我会建议AlchemyAPI.它们具有非常简单的API(应该不难使用。对于您的具体情况，请查看here 关于php-检测推文或消息的情绪，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1063
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭5年前。Improvethisquestion我一直在寻找通过移动(iOS)和网络上的语音/语音解决方案进行情绪检测。我找到了Moodies-iOS和Vokaturi解决方案，但它们不是免费的。我找不到任何开源或付费版本的软件可用于集成到我的应用程序中并测试解决方案。如果你有这方面的任何信息，有人可以分享吗。是否有任何用于通过语音/语音进行情绪分析和检测的iOS开源软件，请告诉我。
我下载了WN-Affect.但是，我不确定如何使用它来检测句子的情绪。例如，如果我有一个字符串“我讨厌足球”。我希望能够检测情绪是否不好，情绪是否是恐惧。WN-Affect没有关于如何操作的教程，我对python有点陌生。任何帮助都会很棒! 最佳答案 简而言之:改用SentiWordNet并查看https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier长期:情感与情绪情感和情绪之间的界限非常微妙。人们应该研究语言学研究中的Affectedness，例如http://compling
情绪理解是文本处理里最常见任务之一。现提供一个五类情绪字典(由情绪词组成，5个文件，人工标注)，实现一个情绪分析工具，并利用该工具对10000条新浪微博进行测试和分析(一行一条微博)。微博数据见课程中心weibo.txt，字典数据见公开数据中的emotionlexicon(https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12163569.v2)。请按要求用函数进行功能封装，并在main中调用测试，鼓励尝试不同方式的可视化。1.实现一个函数，对微博数据进行清洗，去除噪声(如url等)，过滤停用词。注意分词的 时候应该将情绪词典加入Jieba的自定义词典，以提高这些情绪词的
情绪理解是文本处理里最常见任务之一。现提供一个五类情绪字典(由情绪词组成，5个文件，人工标注)，实现一个情绪分析工具，并利用该工具对10000条新浪微博进行测试和分析(一行一条微博)。微博数据见课程中心weibo.txt，字典数据见公开数据中的emotionlexicon(https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12163569.v2)。请按要求用函数进行功能封装，并在main中调用测试，鼓励尝试不同方式的可视化。1.实现一个函数，对微博数据进行清洗，去除噪声(如url等)，过滤停用词。注意分词的 时候应该将情绪词典加入Jieba的自定义词典，以提高这些情绪词的
编译|云昭软件开发的工作正在难以想象的速度变得越来越复杂。从在服务器上的单体架构中构建应用程序，到将它们分解为多个微服务、打包到容器中、与Kubernetes编排并托管在分布式云环境中，再加上消费者功能丰富、追求体验的预期，设计上又需要安全且有弹性，软件复杂度正在以一种非常快的速度攀升。如果说软件正在吞噬世界，那么云正在吞噬软件，而无处不在的“云”端之下，则是运维工作正在慢慢把开发者拖垮。新带来的复杂性正在折磨开发人员。开发和运维专家也许到了重新分开的时刻了。但是，在不重复过去的错误的情况下可以做到这一点吗？用过了的DevOps随着敏捷方法和云计算的兴起，随着软件开始吞噬世界，DevOps
编译|云昭软件开发的工作正在难以想象的速度变得越来越复杂。从在服务器上的单体架构中构建应用程序，到将它们分解为多个微服务、打包到容器中、与Kubernetes编排并托管在分布式云环境中，再加上消费者功能丰富、追求体验的预期，设计上又需要安全且有弹性，软件复杂度正在以一种非常快的速度攀升。如果说软件正在吞噬世界，那么云正在吞噬软件，而无处不在的“云”端之下，则是运维工作正在慢慢把开发者拖垮。新带来的复杂性正在折磨开发人员。开发和运维专家也许到了重新分开的时刻了。但是，在不重复过去的错误的情况下可以做到这一点吗？用过了的DevOps随着敏捷方法和云计算的兴起，随着软件开始吞噬世界，DevOps
