Stellungnahme mit textgrundlage Muster

Es wurde entwickelt, um eine schnelle Iteration und Experimente mit tiefen neuronalen Netzwerken zu ermöglichen, und als Python-Bibliothek ist es einzigartig benutzerfreundlich. Wir müssen bedenken, dass Präzision nur Informationen über die Fälle liefert, in denen der Klassifizierer vorhersagt, dass der Text zu einem bestimmten Tag gehört. Dies kann z. B. besonders wichtig sein, wenn Sie automatisierte Antworten für Benutzernachrichten generieren möchten. In diesem Fall, bevor Sie eine automatisierte Antwort senden, möchten Sie sicher wissen, dass Sie die richtige Antwort senden werden, nicht wahr? Mit anderen Worten, wenn Ihr Klassifier sagt, dass die Benutzernachricht zu einer bestimmten Art von Nachrichten gehört, möchten Sie, dass der Klassifiierer die richtige Vermutung vornimmt. Dies bedeutet, dass Sie eine hohe Präzision für diese Art von Nachrichten wünschen. Textanalyse ist der Prozess der Gewinnung strukturierter Kenntnisse aus natürlichem Sprachtext. Es ist die Grundlage von Natural Language Processing (NLP) und als solche, wenn Sie eine NLP-Lösung erstellen, müssen Sie unweigerlich Textanalyse lernen. Vorhandene Ansätze zur Stimmungsanalyse lassen sich in drei Hauptkategorien einteilen: wissensbasierte Techniken, statistische Methoden und hybride Ansätze. [26] Wissensbasierte Techniken klassifizieren Text nach Affektkategorien, die auf dem Vorhandensein eindeutiger Affekte wie glücklich, traurig, ängstlich und gelangweilt basieren. [27] Einige Wissensbasen listen nicht nur offensichtliche Affekte auf, sondern weisen auch willkürlichen Wörtern eine wahrscheinliche “Affinität” zu bestimmten Emotionen zu. [28] Statistische Methoden nutzen Elemente aus maschinellem Lernen wie latente semantische Analyse, Unterstützungsvektormaschinen, “Beutel der Wörter”, “Pointwise Mutual Information” für semantische Orientierung[4] und Deep Learning.

Anspruchsvollere Methoden versuchen, den Inhaber einer Stimmung (d. h. die Person, die diesen affektiven Zustand beibehält) und das Ziel (d. h. das Wesen, über das die Affekt gefühlt wird) zu erkennen. [29] Um die Meinung im Kontext zu verminen und das Merkmal zu erhalten, über das der Sprecher gesprochen hat, werden die grammatikalischen Beziehungen von Wörtern verwendet. Grammatische Abhängigkeitsbeziehungen werden durch eine gründliche Analyse des Textes erreicht. [30] Hybride Ansätze nutzen sowohl maschinelles Lernen als auch Elemente aus der Wissensdarstellung wie Ontologien und semantischen Netzwerken, um Semantik zu erkennen, die subtil ausgedrückt werden, z.B. durch die Analyse von Konzepten, die nicht explizit relevante Informationen vermitteln, aber implizit mit anderen Konzepten verknüpft sind, die dies tun. [31] Heutzutage wollen Unternehmen verstehen, was mit ihren neuesten Produkten schief gelaufen ist? Was denken Nutzer und öffentlichkeitswesens über die neueste Funktion? Sie können solche Informationen mit angemessener Genauigkeit mithilfe der Stimmungsanalyse quantifizieren.