情感分析问题分为2部分

wufutura

大家好!

我不是一个程序员，所以这可能会被认为是一个非常幼稚的两个问题，但这里是:

1.我是否应该使用Rosette或Aylien对Twitter feed进行情感分析?

2.我注册了Aylien的试用期，但是14天的免费试用期已经过去了几天，我开始恐慌，因为我不知道如何让它工作——正如我所说的，将它连接到一个实时的Twitter feed——然后显然将它链接到RapidMiner。

注意:我不阅读python或任何其他命令行语言，这就是为什么我获得了RapidMiner，因为它允许我在“无代码”环境中工作。

非常感谢您的帮助，您轻松的指导!理查德。

jacobcybulski

这两个扩展都是伟大的情绪分析。然而，在你付钱之前，看看一些更简单和免费的扩展来做同样的事情。一个是来自算子工具箱扩展的基于字典的情感算子。另一个是使用免费Wordnet词典的Wordnet扩展。然而，你也可以做一个快速的非基于词典的情感分析，依靠算法词干和一些单词计数来得出你自己的情感分数。

Telcontar120

警告，Aylien扩展不再由Aylien维护，所以如果你遇到任何问题，你不会有任何帮助来解决它们。我建议切换到Rosette或MonkeyLearn，或者只是使用RapidMiner内部的本地提取情感操作符。

wufutura

很有帮助。希望做一个非基于词典的情感分析。所以，你说我可以依靠算法提取和一些字数统计来得出我自己的情感评分?问题1、2、3。首先，我在Studio中哪里可以找到这种“算法词干”，其次，我如何将其应用于单词计数以得出我自己的情感分数，最后，这种方法是否适用于实时Twitter feed，而不仅仅局限于静态数据库?再次感谢!衷心感谢您的帮助。理查德。

jacobcybulski

我可能会首先尝试现有的情感分析操作符，比如上面建议的那些，尤其是我提到的内置操作符@Telcontar120(RM变化太快了，我忘了这一点)。在这个过程中，你可以省去很多汗水。算法解决方案也依赖于褒义和贬义单词的“字典”，但它使用标准的词干，如雪球、波特或登录(都在文本处理扩展中)。如果你的情感列表很大，算法词干会很有用，但它不如基于适当词典的列表准确。我在之前的讨论中发布了一个示例过程@mschmitz这句话听起来很过时，但它展示了情绪分析的窍门:
https://community.www.turtlecreekpls.com/discussion/comment/64839#Comment_64839

wufutura

很高兴听到他们没有提供任何支持，因为我肯定没有得到任何支持。如果需要的话，将切换到RapidMiner或Rosette或MonkyLearn内的提取情感操作符，因为事情从那里进展。现在的短期目标只是凭直觉获得POC。