【情感分析第5题】接下来就是真正的分析处理过程了,当然这里需要你补充情感分析的相关知识,例如用什么方式抽取评论句中的产品或产品特征(例如最简单的可以先将句子分词,然后利用结合句子中词性的CRF模型抽取特征,Python中有现成的函数可用),用什么方式判断句子中的情感,选择NLTK(例如NLTK中有sentiwordnet库)或其他可以进行数据挖掘的模块(如scikit-learn)处理。对于以下给出的可以用来简单判断产品/某个特征的情感倾向的资源中你觉得最合理的是哪一项? 情感分析要想获得高的精确率还要考虑很多复杂的问题,例如“看某场电影时睡着了”这样的句子很难通过简单的方式获得评价的情感倾向。这个例子只是给大家一个用Python实现数据处理分析的思路,如果觉得这个产品评论情感分析比较难的话,可以先从简单的单篇电影评论情感分析开始,语料可使用NLTK中的“movie_review.txt”,具体的还需要大家进一步的学习和实践。
A.包含褒义词/贬义词列表的情感词典
B.包含褒义词/贬义词列表的情感词典,否定词词典(可用列表实现)
C.形容词词典
D.形容词词典,否定词词典(可用列表实现)