sentiment-analysis

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    Twitterの感情分析をしようとしていて、顔文字を考慮したいと思っています。私が絵文字のユニコードを持っているとしましょう(この場合U + 1F600)。私はある種の正、負または中性の極性スコアを取得したいと思います。私はいくつかの研究をしましたが、私が使用できる既存の辞書を見つけるのに失敗しました。基本的には、既存のレキシコンを使用する場合は、手動ですべての顔文字を通過してスコアを割り当てるの

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    私は、インド企業のIPO(Initial Public Offering)に関する感情を研究するために、Twitterのデータを使用してPythonのテキストマイニングに取り組んでいます。それらに複数の言葉を含むつぶやきを抽出するために、私は助けが必要です。たとえば、私は "Mahindra"、 "Logistics"、 "IPO"の3つの単語すべてがそこにあります。 Pythonでストリーム関数

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    このコードを試していましたが、次のエラーが発生しました。 誰か、私を助けてください! #Read the tweets one by one and process it import csv inpTweets = csv.reader(str(open('tweets.csv', 'rb')), delimiter=',', quotechar='|') tweets = [] fo

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    私は、取得した一連のTwitterデータに対して異なる感情分析手法を実行しています。それらはレキシコンベース(Vader SentimentおよびSentiWordNet)であり、事前ラベルされたデータを必要としない。 クラシファイアの精度を計算する方法(F-Score、ROC/AUCなど)があるのだろうかと思っていました。私が知っているメソッドのほとんどは、結果を比較するターゲットが必要です。

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    これは、フォーラムに関するコーディングに関する初めての投稿です。 私は経験の浅いPythonユーザーで、現在、Excelの感情分析に関するプロジェクトに取り組んでいますが、これはExcelファイルに保存されています。 私は、Pythonを使用してExcelファイルでSentiment Analysisを実行するために使用される適切な/最良のパッケージとは何かを質問したいと思います。 ご協力ありがと

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    私はPythonの初心者です。私はつぶやきをきれいにしたCSVファイルを持っています。私はこれらのつぶやきの言葉の袋を作りたいと思う。 次のコードがありますが、正しく動作しません。 import pandas as pd from sklearn import svm from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer d

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    データセットに対してスタンフォードコアNLPを使用しようとしていますが、特定できない特定のインデックスで停止しています。 データセットはKaggleで入手可能です。https://www.kaggle.com/PromptCloudHQ/amazon-reviews-unlocked-mobile-phones/data 個々のセンテンスの平均感情値を取って段落のセンチメントを出力する関数です。

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    私はtwitterデータベースで感情分析を行うためにコードをオンラインにしました。私はそれを実行しようとしたが、それは印刷のための最初のエラーで私に与えた。これは、新しいバージョンのpythonが印刷を行う方法を変更したことを理解した。誰かがPythonで作業していて、私が間違っている場所を見るためにワシの目を持っていると、配列にデータが埋め込まれていないことを示すエラーが発生しています。 imp

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    私はTwitterユーザーの感情分析に関するプロジェクトを今行っています。私はK-Meansアルゴリズムを使用して、つぶやきを3つのクラスタ(正、負、中立)に分類します。しかし、私はまだ私のプロジェクトの評価について混乱しています。皆さんは、私のセンチメント分析のクラスタまたはパフォーマンスを評価するためにどのような方法やアルゴリズムを使用すべきであるかについての推奨はありますか? 貧しい私の英語

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    私は言葉の袋を作ることに取り組んでいます。私はそれが私に単語とその頻度を与えているが、単語がアルファベット順に並べられていないと、以下のようにU」記号があるhttps://pythonprogramminglanguage.com/bag-of-words/#respond df = pd.read_csv('Twidb11.csv',error_bad_lines=False, sep='del