Есть ли способ классифицировать конкретное предложение/абзац как забавный. Есть очень мало указаний относительно того, куда следует идти дальше.НЛП классифицирует предложения/абзац как смешные
ответ
Существует исследование этого, это называется Computational Humor. Это междисциплинарная область, которая берет элементы из вычислительной лингвистики, психолингвистики, искусственного интеллекта, машинного обучения и т. Д. Они пытаются выяснить, что это такое, что делает забавные истории или шутки (например, неожиданную связь или необычную тему табу и т. д.) и применить его к тексту (либо создать забавную историю, либо измерить «забаву» текста).
Есть books и статьи об этом (например, Graeme Ritchie).
Единственный способ снять это - получить пару тысяч человек (обезьяны не будут делать, извините), чтобы просмотреть тысячи забавных предложений/рассказов, оценить их, а затем построить своего рода экспертную систему/нейронной сети. Учитывая масштаб проблемы и ее субъективность (вещь, смешная одному человеку, может быть не смешной - даже оскорбительной - другой), я бы сказал, что это невыполнимая задача.
Да, вы должны использовать учебную корпорацию для создания предсказательной модели, способной обнаруживать забавные предложения. Иногда это известно как «Анализ настроений» в литературе. Взгляните на эту статью около Sentiment Analysis with LingPipe.
Если вы можете использовать Java, вы можете использовать их библиотеку (см. license matrix). Я нашел это очень полезным, не совсем в том же контексте, что и вы.
Вы можете использовать эту технологию как спам-фильтры. Вместо спама/не-спама вы классифицируете смешные/не-забавные. Посмотрите на наивные байесовские классификаторы для получения дополнительной информации.
Кроме того, попробуйте Computational Humor @ Google Scholar, если вы серьезно о вхождении в поле. Также упоминается анализ настроений, см. wikipedia.
Конечно, это все зависит от того, что ваша сфера и цели являются ...
- 1. Oracle SQL классифицирует подтип
- 2. Weka классифицирует экземпляр
- 3. Смешные обозначения с #
- 4. Смешные поведение Array.splice()
- 5. PHP Singleton обязанности Смешные
- 6. Что классифицирует как рекурсивную функцию в Java
- 7. Как сделать вектор, который классифицирует другой вектор
- 8. классифицирует kmeans для заданных центроидов
- 9. NLTK Наивный байесовский классифицирует ошибку
- 10. Как вводить смешные зависимости с помощью jmockit
- 11. Смешные персонажи в моем db
- 12. Выберите лучших парсеров НЛП
- 13. Основы Python для НЛП?
- 14. Запуск НЛП на Heroku
- 15. Обучение модели НЛП
- 16. Смешные результаты с pandas argsort
- 17. Что необходимо для НЛП?
- 18. НЛП - почему «не» слово?
- 19. Идеи для проекта НЛП
- 20. Стэнфордская установка НЛП
- 21. Аннотировать смешные объекты в Mockito
- 22. ArrayCollection.setItemAt делает некоторые смешные вещи
- 23. Смешные поведение в методе панд
- 24. НЛП с ракеткой
- 25. Анализ настроений - Образец НЛП
- 26. Использование Aiksaurus для НЛП
- 27. НЛП юридических текстов?
- 28. слепо классифицирует новые тенденции во входящих данных
- 29. классифицирует данные акселерометра во времени в python
- 30. Как реализовать НЛП Стэнфорда в сети
Это не особенно хорош для юмора, так как наивный байесовский подход предполагает независимость между разными словами («эффекты»). В юморе это невероятно слабое предположение, поскольку это конструкции более высокого уровня, которые создают хороший юмор, а не только отдельные слова. –