Ինչպե՞ս է աշխատում Վեյդերի տրամադրությունների վերլուծությունը:
Ինչպե՞ս է աշխատում Վեյդերի տրամադրությունների վերլուծությունը:

Video: Ինչպե՞ս է աշխատում Վեյդերի տրամադրությունների վերլուծությունը:

Video: Ինչպե՞ս է աշխատում Վեյդերի տրամադրությունների վերլուծությունը:
Video: №94 Չար աչք, նավս, կախարդություն, մոգական ազդեցություններ: Ինչպես են արվում և ինչպես պաշտպանվել: 2024, Երթ
Anonim

VADER տրամադրությունների վերլուծություն (լավ, ամեն դեպքում Pythonimplementation-ում) վերադարձնում է a տրամադրություն գնահատականը միջակայքում -1-ից 1-ն է՝ ամենաբացասականից մինչև ամենադրականը: Այն տրամադրություն Նախադասության միավորը հաշվարկվում է ամփոփելով տրամադրություն յուրաքանչյուրի միավորները ՎԵԴԵՐ -բառարան-թվարկված բառ նախադասության մեջ:

Հետևաբար, ի՞նչ է Վեյդերի տրամադրությունների վերլուծությունը:

ՎԵԴԵՐ (Valence Aware Dictionary and զգացմունք Պատճառաբան) բառապաշար է և կանոնների վրա հիմնված սենտիմենտալ վերլուծություն գործիք, որը հատուկ հարմարեցված է զգացմունքները արտահայտված սոցիալական լրատվամիջոցներում և լավ է աշխատում այլ տիրույթների տեքստերի վրա:

Նմանապես, ո՞րն է բևեռականության միավորը տրամադրությունների վերլուծության մեջ: Հիմնական խնդիր է տրամադրությունների վերլուծություն դասակարգում է բևեռականություն տրվածի տեքստը փաստաթղթի, նախադասության կամ հատկանիշի/ասպեկտի մակարդակում՝ անկախ նրանից՝ փաստաթղթում արտահայտված կարծիքը, նախադասությունը կամ միավորի հատկանիշը/ասպեկտը դրական է, բացասական, թե չեզոք:

Հաշվի առնելով սա՝ ի՞նչ է զգացմունքների վերլուծությունը Python-ում:

Զգացմունքային վերլուծություն «հաշվարկային» գործընթաց է՝ որոշելու՝ արդյոք գրվածը դրական է, բացասական, թե չեզոք: Այն նաև հայտնի է որպես կարծիքի մշակում, որը բխում է բանախոսի կարծիքից կամ վերաբերմունքից:

Ինչպե՞ս գտնել նախադասության բևեռականությունը:

Այն բևեռականություն բառերը վերցված են փաթեթի օրինակից և նախադասության բևեռականություն է հաշվարկված օգտագործելով՝ գումարը բևեռականություն բոլոր բառերից ina նախադասություն բաժանված բառերի ընդհանուր թվի վրա նախադասություն.

Խորհուրդ ենք տալիս: