Так что у меня есть идея для классификации настроений предложений, касающихся конкретного продукта бренда (в данном случае pepsi). В принципе, скажем, я хотел выяснить, как люди относятся к вкусу пепси. Учитывая эту проблему, я хочу построить абстрактные шаблоны предложений, в основном возможные структуры предложений, которые указывают на мнение о вкусе pepsi. Вот один пример для три слова предложений:Возможный подход к анализу сентиментальности (извиняюсь, я очень новичок в НЛП)
[Pepsi] [tastes] [good, bad, great, horrible, etc.]
Я тогда полистать мою базу данных предложений, и попытаться найти те, которые соответствуют этой конкретной структуре. Как только у меня есть это, я могу просто извлечь третий компонент и получить представление об этом конкретном аспекте (вкусе) этого конкретного объекта (pepsi).
Приложение для этого будет смотреть на твиты, так что это может привести к нескольким твитам за последний год или около того, но этого было бы недостаточно, чтобы получить точное чтение общих настроений, поэтому я бы создал другие возможные структуры, такие как:
[I] [love, hate, dislike, like, etc.] [the taste of pepsi]
[I] [love, hate, dislike, like, etc.] [the way pepsi tastes]
[I] [love, hate, dislike, like, etc.] [how pepsi tastes]
И так далее и т. д.
Конечно, большинство твитов не будет таким простым, были бы возможные слова, которые означали бы то же самое, что и pepsi, или слова между основными компонентами и т. Д. - отклонения, которые было бы нецелесообразно учитывать.
Я ищу только общее направление или подполе анализа чувств, которое обсуждает эту конкретную проблему. У меня нет проблем с большим списком возможных структур, это просто отклонения от структур, которые меня волнуют. Я знаю, что это что-то вроде дерева синтаксиса, но большинство из того, что я прочитал о них, только что было о генерации текста - в этом случае я пытаюсь сопоставить предложение с структурой и вытаскивать сущность, и компоненты аспекта, чтобы получить основной ответ на три слова.