【发布时间】：2011-12-15 01:45:21
【问题描述】：
是否有用于自动分类文本的库，例如影响英语的文本？如果它相当粗糙，它可能仍然足够好。
【问题讨论】：
标签： nlp classification
【发布时间】：2011-12-15 01:45:21
【问题描述】：
“模式”系统用于情感分析：
比利时选举，2010 年 6 月 13 日 - Twitter 意见挖掘http://www.clips.ua.ac.be/pages/pattern-examples-elections
MBSP，Python 的文本分析系统，http://www.clips.ua.ac.be/pages/MBSP
【讨论】：
通常，当我看到使用“情感分类”一词时，它描述的是语音数据的处理，而不是文本——使用诸如频谱、响度等音频特征来确定说话者是否生气、沮丧等。这些特征类型显然不能很好地转化为文本。
在谈到对文本进行分类时，更常见的是对 Sentiment 进行分类，也就是“意见挖掘”，以确定文本的作者对文本主题的评价是正面还是负面。如果这为您的需求提供了足够的细微差别，幸运的是有大量资源可以帮助您解决这个问题。在 Python 中，自然语言工具包提供了经常用于此类工作的分类器，例如 this demo。
这种方法的缺点是它通常仅限于正/负分类，并且它是非常特定于领域的。例如，经过训练以检测正面电影评论的分类器在对软件评论进行分类时表现不佳。
还有一些关于文本情感分类的工作，例如 paper 和 this one on identifying the emotional content of blog posts 不幸的是，您似乎不太可能找到对此的“预装”库支持任务，但鉴于研究中的信息，您应该能够在 NLTK 或其他分类/自然语言处理库之类的基础上构建此类系统。
【讨论】：