¿Qué tipo de algoritmos utilizamos para el análisis de sentimientos para la película? ¿Hay alguna lista para los algoritmos y sobre su estructura?

De las más de 20,000 horas que he pasado haciendo que los temas de datos cualitativos (por ejemplo, manuscritos de películas) sean navegables, probablemente menos del 5-10% se han sembrado en los campos de los sentimientos. Esto no se debe a que los sentimientos no sean importantes o a que no haya muchos desafíos en este tema, sino a que hay muchas otras misiones gratificantes.

Pero permítanme sugerir algunas preguntas clave:

  • ¿Qué le interesa con respecto a la dirección de los sentimientos? ¿Arriba? ¿Abajo? ¿Motivando hacia adelante? ¿Nostálgico? Estos son algunos ejemplos de candidatos para lo que podría denominarse sentimientos de “sentimiento negativo”:

  • ¿Qué pasa con la intensidad de los sentimientos? El enfoque? El desenfoque?
  • ¿Qué pasa con los sentimientos que indican importancia … se superponen con algunos de los enfoques ya mencionados … o de qué se tratan?
  • ¿Es la ira parte del área del sentimiento? Si es así, ¿qué tal las versiones frías y deliberadas que no parecen tan emocionales?
  • ¿Qué hay de las partes de los sentimientos que pueden procesarse intelectualmente, en oposición a las que solo pueden experimentarse involucrando al cuerpo?

En este momento, he descubierto la aplicación 100 temas definidos con precisión en el área general de sentimientos y más de 10,000 temas igualmente bien definidos que no tienen nada o muy poco que ver con los sentimientos.

¿Estás tratando de predecir el sentimiento con base en reseñas de películas o en el video mismo?

Para el análisis de sentimientos basado en críticas de películas, hay un gran tutorial sobre Kaggle que puedes encontrarla: Bag of Words Meets Bags of Popcorn

Primero, muestran un uso básico de la representación de bolsa de palabras para crear características.

Luego, muestran cómo usar la implementación gensim de Word2Vec para integrar de manera más inteligente las palabras en su contexto.

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