<p><strong>简而言之:改用SentiWordNet并查看<a href="https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier">https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier</a></p>
<hr/>
<p>在Long中:</p>
<p><strong>矫揉造作vs情绪</strong></p>
<p>情感和感情之间的界限很好。我们应该研究语言学研究中的<code>Affectedness</code>,例如计算研究中的<a href="http://compling.hss.ntu.edu.sg/events/2014-ws-affectedness/">http://compling.hss.ntu.edu.sg/events/2014-ws-affectedness/</a>和<code>Sentiment Analysis</code>。现在,让我们把识别情感和情绪的任务称为情绪分析。</p>
<p>还要注意的是,与<code>SentiWordNet</code>,<a href="http://sentiwordnet.isti.cnr.it/">http://sentiwordnet.isti.cnr.it/</a>相比,<code>WN-Affect</code>是一个相当老的资源。</p>
<p><strong>这里有一个很好的资源,可以使用SentiWordNet进行情绪分析</strong>:<a href="https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier">https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier</a>。</p>
<p>情绪分析通常只有两个类,<code>positive</code>或<code>negative</code>情绪。WN情感使用11种类型的情感标签:</p>
<ul>
<li>情感</li>
<li>心情</li>
<li>特质</li>
<li>认知状态</li>
<li>物理状态</li>
<li>特征信号</li>
<li>情绪激发</li>
<li>情绪反应</li>
<li>行为</li>
<li>态度</li>
<li>感觉</li>
</ul>
<p>对于每种类型,都有多个类,请参见<a href="https://github.com/larsmans/wordnet-domains-sentiwords/blob/master/wn-domains/wn-affect-1.1/a-hierarchy.xml">https://github.com/larsmans/wordnet-domains-sentiwords/blob/master/wn-domains/wn-affect-1.1/a-hierarchy.xml</a></p>
<hr/>
<p>要回答如何使用WN情感的问题,您需要做以下几件事:</p>
<p>首先将WN1.6映射到WN3.0(这不是一个简单的任务,您必须执行多个映射,特别是2.0-2.1之间的映射)</p>
<p>现在使用WN3.0的WN效果,可以应用</p>
<ul>
<li>与SentiWordNet情感分类器或</li>
<li>尝试最大化文本中的类,然后使用一些启发式方法选择“正”或“负”</li>
</ul>