句子的负分数
Negativity score for sentences
我正在处理航空公司客户投诉的数据集。由于它是 "complaints" 普遍的共识是所有句子都是 "negative" 情感。所以我想到了一种量化负面分数的方法。
例如：
更少负面评论：
"the cabin did not have enough leg space but the food was decent" - Score: 0.3
高差评：
"complete service was horrible, I will not recommend them ever" - Score: 0.8
对现有方法有什么建议吗？
P.S我不是在寻找确切的答案，任何有关方向或方法的建议都会很好。
正如@Vishal 在评论中建议的那样，增加更多复杂性的最简单方法是实施 lexicon based sentiment analysis 评分模型，在该模型中，您可以自定义对词典中每个单词的极性进行评分，使其更高和更低。您还应该包括一些二元组和三元组词典短语以提高准确性。
Public 来自 Google、Azure、IBM 等的情绪分析 API 也确实提供了一定程度的情绪。
我正在处理航空公司客户投诉的数据集。由于它是 "complaints" 普遍的共识是所有句子都是 "negative" 情感。所以我想到了一种量化负面分数的方法。
例如：
更少负面评论：
"the cabin did not have enough leg space but the food was decent" - Score: 0.3
高差评：
"complete service was horrible, I will not recommend them ever" - Score: 0.8
对现有方法有什么建议吗？
P.S我不是在寻找确切的答案，任何有关方向或方法的建议都会很好。
正如@Vishal 在评论中建议的那样，增加更多复杂性的最简单方法是实施 lexicon based sentiment analysis 评分模型，在该模型中，您可以自定义对词典中每个单词的极性进行评分，使其更高和更低。您还应该包括一些二元组和三元组词典短语以提高准确性。
Public 来自 Google、Azure、IBM 等的情绪分析 API 也确实提供了一定程度的情绪。