Analisi del sentimento usando tensorflow

Question

Sto esplorando tensorflow e vorrei fare analisi del sentimento usando le opzioni disponibili. Ho dato un'occhiata al seguente tutorial http://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent/index.html#language_modeling

Ho lavorato con Naive Bayes Classifier, Maximum Entropy Algorithm e Scikit Learn Classifier e vorrei sapere se ci sono algoritmi migliori offerti da tensorflow. È questo il posto giusto per iniziare o ci sono altre opzioni?

Qualsiasi aiuto che punta nella giusta direzione sarebbe molto apprezzato.

Grazie in anticipo.

Answer 1

Un approccio comunemente utilizzato potrebbe utilizzare una rete neurale convenzio- nale (CNN) per eseguire analisi del sentimento. In questo WildML blogpost puoi trovare una spiegazione/un tutorial grandioso. Il codice TensorFlow allegato può essere trovato here.

Un altro approccio sarebbe utilizzare un LSTM (o rete correlata), è possibile trovare implementazioni di esempio online, un buon punto di partenza è this blogpost.

Answer 2

Per me, il tutorial facile da seguire era: https://pythonprogramming.net/data-size-example-tensorflow-deep-learning-tutorial/?completed=/train-test-tensorflow-deep-learning-tutorial/

E ti guida attraverso TensorFlow.train.AdamOptimizer().minimize(cost) e utilizza Sentiment140 set di dati (da Stanford, ~ 1 esempi mil del sentimento positivo e negativo)

Answer 3

vorrei suggerire che si prova un LSTM a livello di personaggio, è stato dimostrato che è in grado di ottenere risultati allo stato dell'arte in molte attività di classificazione del testo, una delle quali è l'analisi del sentimento.

Ho scritto un articolo piuttosto lungo che è possibile trovare here dove eseguo l'implementazione in TensorFlow riga per riga. Il risultato è un modello di dimensioni inferiori a 100mb e che raggiunge una precisione di oltre l'80% su un set di prova di 80.000 tweet.

Un altro approccio che ha dimostrato di essere molto efficace è quello di utilizzare una rete neurale ricorsiva, è possibile leggere la carta dalla Stanford NLP Gruppo here