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テンソルフローを使用した感情分析

私はテンソルフローを調査しており、利用可能なオプションを使用してセンチメント分析を行いたいです。私は次のチュートリアルを見ました http://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent/index.html#language_modeling

Naive Bayes Classifier、Maximum Entropy Algorithm、Scikit Learn Classifierで働いてきましたが、テンソルフローが提供するより良いアルゴリズムがあるかどうか知りたいです。これは開始するのに適した場所ですか、それとも他のオプションがありますか？

正しい方向を指し示す助けは大歓迎です。

前もって感謝します。

sentiment-analysistensorflow
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Radhakrishnan

一般的に使用されるアプローチは、感情分析を行うために畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用することです。これで素晴らしい説明/チュートリアルを見つけることができます WildML blogpost 。付随するTensorFlowコードは here にあります。

別のアプローチは、LSTM（または関連するネットワーク）を使用することです。オンラインで実装例を見つけることができます。良い出発点は this blogpost です。

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Fematich

キャラクターレベルのLSTMを試してみることをお勧めします。多くのテキスト分類タスクの1つで感情分析など、最新の結果を達成できることが示されています。

here TensorFlowの実装を1行ずつ確認できる、かなり長い記事を書きました。結果は、サイズが100 MB未満で、80,000ツイートのテストセットで80％を超える精度を達成するモデルです。

非常に効果的であることが証明された別のアプローチは、再帰ニューラルネットワークを使用することです。スタンフォードNLPグループからの論文を読むことができます here

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Charles

私にとって、最も簡単なチュートリアルは次のとおりです： https://pythonprogramming.net/data-size-example-tensorflow-deep-learning-tutorial/?completed=/train-test-tensorflow -deep-learning-tutorial /

TensorFlow.train.AdamOptimizer().minimize(cost)を順を追って説明し、Sentiment140データセットを使用します（スタンフォード大学からの、ポジティブおよびネガティブな感情の約1 milの例）

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Aerin