感情分析Javaライブラリ
ラベルのないマイクロブログの投稿がいくつかあり、感情分析モジュールを作成したいと思います。
これを行うには、 Stanford library および Alchemy Api Webサービスを試してみましたが、結果はあまり良くありません。今のところ、分類器をトレーニングしたくありません。
それで、私はそれについていくつかの図書館またはいくつかのウェブサービスを私に提案したいと思います。テスト済みのライブラリをお勧めします。この投稿の言語は英語です。また、前処理が行われています。
P.S.
私が使用しているプログラミング言語はJava EE
優れた感情分析サービスが必要で、独自の分類器をトレーニングしたくない場合は、料金を支払う必要があります。ただし、この分野には完璧なツールが存在しないことは言及する価値があります。分析の精度を100％保証するツールはありません。
そうは言っても、数ヶ月前に私は Semantria/Lexalytics で遊んだ。彼らは単純なJava SDKであり、感情分析結果に優れた精度を持っています。
感情分析は、誇大宣伝された約束に追いついていない。
たとえば、.
感情分析の悲しい状態
2013年12月26日アンジェラハウスマン
http://www.hausmanmarketingletter.com/sad-state-sentiment-analysis/
最近の実験では、感情分析データはコイントスよりも精度が低いことが示唆されています（精度50％）。あなたのブランドが感情分析に基づいて戦略的な決定を下すなら、それは本当に怖いです。
.。
ツールは発話の60〜80％を正確に予測しましたが、ニュートラルな発話が削除されると（発話の80％）、精度は驚くほど低下しました。
言い換えれば、誰もがベンチマークをだまし、過剰適合しています（たとえば、ツイートには大量の重複とほぼ重複があります-リツイート-これらを含めると、実際のパフォーマンスを過大評価しています）
LingPipeは、感情分析に使用できる無料（および有料）のツールです。 http://alias-i.com/lingpipe/index.html
主な機能は次のとおりです。
感情分析
固有表現抽出
クラスタリング
トピックの分類
言語識別
等
ここでSentiStrengthを確認してください： http://sentistrength.wlv.ac.uk/
彼らはそれがツイートで機能すると主張している。