TextBlob Наивный байесовский классификатор для нейтральных твитов

Я делаю небольшой проект по анализу настроений с помощью TextBlob. Я понимаю, что есть 2 способа проверить тональность твита:

  1. Полярность твита: по нему я могу сказать, является ли твит положительным, отрицательным или нейтральным.
  2. Обучение классификатора: я использую этот метод, в котором я обучаю наивный байесовский классификатор TextBlob на положительных и отрицательных твитах и ​​использую классификатор для классификации твитов как «положительных» или «отрицательных».

У меня вопрос: могу ли я классифицировать твит как «нейтральный», используя наивный байесовский классификатор? Другими словами, можно ли каким-то образом использовать «полярность настроений», определенную в варианте 1, в варианте 2?


python sentiment-analysis nltk naivebayes textblob
person Nishant Kashyap    schedule 27.12.2019    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Если у вас есть только два класса, положительный и отрицательный, и вы хотите предсказать, является ли твит нейтральным, вы можете сделать это, предсказав вероятности классов.

Например, твит, рассчитанный как 80% положительный, остается положительным. Тем не менее, твит с прогнозом на 50% может быть нейтральным.

person Sami Belkacem    schedule 10.01.2020