2016-05-12 36 views
7

Tôi đã so sánh NLTK và Stanford CoreNLP và phát hiện ra rằng NLTK có triển khai RAI (Recursive Tensor Neural Network) được cung cấp cho Phân tích Tình cảm. Các ví dụ trực tuyến có sẵn cho thấy chúng tôi không cần đào tạo vì nó đã được đào tạo bằng cách sử dụng các tập dữ liệu lớn như Penn TreeBankNLTK có phân loại được đào tạo trước cho Phân tích Tình cảm

NLTK có cung cấp một loại tính năng tương tự không? Lý do tôi hỏi về nó là bởi vì bất kỳ việc triển khai nào cho NLTK mà tôi tìm thấy trực tuyến bao gồm việc đào tạo một classifer cụ thể như Naive-Bayes hoặc MaxEnt.

P.S .: Có phải vì Python dễ sử dụng nên NLTK phổ biến hơn? Tôi thoải mái hơn trong Java vì vậy tôi nên chọn Stanford CoreNLP hoặc chuyển sang NLTK + python

+1

Điều này rõ ràng là một ý kiến ​​thiên vị, nhưng tôi nghĩ nếu bạn muốn làm NLP trong Java, tôi khuyên bạn nên sử dụng Stanford CoreNLP! Có tài liệu tuyệt vời tại đây: http://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/ – StanfordNLPHelp

+1

Cảm ơn, StanfordNLPHelp :) – Yasen

Trả lời

7

Tôi thấy rằng NLTK đã có nhiều tính năng được xử lý trước. Ví dụ: ở phần mông của trang này http://www.nltk.org/api/nltk.sentiment.html bạn sẽ tìm thấy phân tích tình cảm được xử lý trước được trang bị cho phương tiện truyền thông xã hội (tìm kiếm "VADER"). Nếu có liên quan, bạn cũng có thể kiểm tra điều này: http://www.nltk.org/nltk_data/ Nó cung cấp danh sách đầy đủ tất cả bộ dữ liệu được tích hợp vào NLTK, một số thông qua dữ liệu đã xử lý (tất cả các loại từ vựng như WORDNET nổi tiếng). Tôi không có kinh nghiệm với coreNLP của Stanford, vì vậy tôi không thể đưa ra bất kỳ so sánh có liên quan nào. Dù sao, hy vọng những trợ giúp này :)

+0

Cảm ơn bạn. Chỉ cần đọc bài báo về cách tiếp cận VADER và nó tuyên bố đạt được độ chính xác tương tự như đã đạt được bởi Mô hình mạng đệ quy của Stanford Core NLP, nhưng với sức mạnh tính toán và thời gian tương đối nhỏ hơn do tính đơn giản của nó. Am mong muốn thử điều đó ... CoreNLP Stanford thực hiện trong trải nghiệm của tôi mất nhiều thời gian hơn để phân tích tình cảm tweet –

Các vấn đề liên quan