多维度的情绪分析 API，即积极性、情绪性等答案

【问题标题】：Sentiment Analysis API for Multiple Dimensions i.e. Positivity, Emotionality etc多维度的情绪分析 API，即积极性、情绪性等
【发布时间】：2014-05-16 03:00:15
【问题描述】：

我有大量英文文本（平均长度为 800 字），我想用一个良好且可靠的情绪分析 API 对其进行评估。

一些线程似乎建议使用 Alchemy 之类的 API，但我希望从 多个维度 评估情绪，而不仅仅是一个分数。此类维度的示例可能是积极性和情感性等。

您知道任何 API 可以提供如此详尽的结果吗？

【问题讨论】：

我的建议，为了更好的效果，自己写吧。
虽然我们没有您所要求的确切信息，但我们的 SentiFindr API 允许对特定实体进行情绪标记。此外，您还可以优化精度或召回率：mashape.com/dmitrykey/sentifindr

标签： python machine-learning nlp sentiment-analysis

【解决方案1】：

我们最近compared 15 Sentiment Analysis APIs。以下是一些相关点：

情绪得分和积极性本质上是一回事。一些 API 返回情绪分数，其他 - 情绪极性标签（负面、正面等）以及每个标签的置信度。它们可以相互映射（我们在uniform API 中这样做）。唯一的区别是后一种方法允许表达混合情绪，而情绪得分则需要添加情绪一致性（就像Meaning Cloud一样）。
- 基于方面的情绪是指可以沿不同维度或方面评估主题。一个例子是餐厅评论，它可以在一句话中结合对服务、膳食和价格的情绪。我们在Aylien、Meaning Cloud 和Repustate 中发现了基于方面的情感，每种服务都提供不同的领域模型。
- 基于实体的情绪。获取更多细节的另一种方法是执行实体提取，然后分析对句子中提到的每个实体的情绪。 Google Cloud Natural Language 支持这一点。
- 此外，Aylien 和 Meaning Cloud 提供 sentiment subjectivity 分数，衡量作者意见的主观程度。
- 令人惊讶的是，只有含义云提供明确的讽刺检测。是否隐式用于其他模型尚不清楚。

图片如下：

【讨论】：

【解决方案2】：

自然语言处理文献中用于表示积极性和情绪性的术语分别是“效价”（或有时是“极性”）和“唤醒”，因此使用这些术语搜索 API 可能对您更有用。对这些术语 + 情绪 + API 的快速搜索显示以下内容：

http://talc2.loria.fr/empathic/ 可以给出积极性（效价）以及特定类型的情绪（例如“悲伤”与“厌恶”）
SentiStrength 给出一个积极分数以及一个消极分数。您可以将分数相加以获得积极性，或者将分数的绝对值相加以获得情绪化。例如，较高的积极性得分 (+5) 和较高的消极性得分 (-5) 对应于高情绪化，但中性积极性。
Mashape 的声望 (https://www.mashape.com/repustate/repustate-sentiment-and-text-analytics) 可以对服务的不同方面给予正面评价（例如，对价格、食物、员工、位置、氛围、活动的正面/负面情绪）。此列表中的其他一些 API 可能也很有趣：http://blog.mashape.com/list-of-20-sentiment-analysis-apis/。显然，他们曾经有专门针对愤怒和兴奋维度的情绪检测 API，但这些似乎已被逐步淘汰。

【讨论】：

【解决方案3】：

看看这个 API：http://sentic.net/ 他们正在概念层面对各种不同的情感维度进行情感分析等等......

【讨论】：