如何在没有标记数据的情况下使用 LSTM 对推文进行情感分析答案

【问题标题】：How to do Sentiment analysis on tweets using LSTM without labeled data如何在没有标记数据的情况下使用 LSTM 对推文进行情感分析
【发布时间】：2018-04-01 06:25:43
【问题描述】：

如何在推文中使用 LSTM 进行情感分析，而无需标记推文情感列。在未标记数据上获得良好情绪准确性的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

标签： twitter analytics lstm sentiment-analysis

【解决方案1】：

如果我理解正确，你不能......你需要训练你的神经网络，以最有效的方式做到这一点的方法是让数据集定义你需要或重要的列（在这种情况下，它将是情感标签和情感文本）然后您将继续进行标记和分组，然后继续调整您的 NN。情绪分析可能是一个棘手的问题，所以我希望您能够使用出色的 GPU 以及调整超参数和欠拟合 + 过拟合、损失等症状的知识。之后您将加载您、建模，然后预测哪个会生成一个加起来的元组到 [0.6, 0.40] 的第一个 col 在 pos 之后是 neg。我建议您阅读 Bengio 和 Hinton 的“深度学习”，并结合以下热门频道，让您亲身体验。

【讨论】：