1樓：doustars
情感分類最重要的就是基礎資源啦，沒有好的極性詞資源，再好的演算法都使不上力。
當然，基礎的分類演算法都可以用啦~~~但本質上是要提高情感特徵抽取的精度吧，這點從主題模型入手也是不錯的選擇。。。
2樓：Cloga
NLTK裡面提供的樸素貝葉斯判別是可以的~NLTK Natural Language Processing with Python裡面有講到~如何定義特徵集挺關鍵的，書中的例子就是簡單的詞是否出現。
3樓：re擼
情感分析就是分析語言的褒貶傾向，那我們就可以把這個問題看做是給文字打分，其分值在-1——1，表示最貶義和最褒義區間。那麼這個問題就可以有4個思路。1.
訓練乙個回歸模型，輸入是文字特徵，比如實詞，情感詞，句法結構，輸出情感分數。2. 使用分類模型，比如SVM，輸入同樣是詞，句法結構等特徵，輸出是褒貶區間，比如連個類別，褒和貶，或者更多的區間。
這種方式一般很難獲得比較精確的情感分值。3. 基於模板的方式，通過機器學習或者人工的方式抽取句法關聯的情感模式，包括要簡歷，情感詞典和情感模式分值等，這種方式通常能夠獲得比較準確的情感分析，但是需要人工的投入。
僅供參考。
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