¿Cuáles son los modelos actuales de análisis de sentimiento de arte independientemente de la efectividad?

A2A.

Supongo que esta pregunta se hace porque está tratando de hacerlo usted mismo. Normalmente recomiendo a mis clientes que ni siquiera traten de hacerse cargo de esto. El análisis de sentimientos es extremadamente complicado y la forma en que se interpreta el texto puede ser diferente según la industria o la empresa. Por ejemplo, si alguien tuitea “Mi nuevo auto Ford es malo”, ¿interpretaría Ford eso como un sentimiento positivo o negativo? Tiene las palabras “malo” y “culo” en él, por lo que probablemente se etiquetará como negativo, a pesar de que la persona indique claramente un sentimiento positivo.

Por supuesto, hay formas de abordar esto principalmente a través de la revisión manual. Para la mayoría de mis clientes, generalmente recomiendo un servicio como DataSift (producto) que tiene algoritmos muy avanzados para hacer esto y excelentes herramientas para agregar dimensionalidad.

El análisis de sentimientos es un problema muy complicado de implementar. Incluso los mejores modelos apenas alcanzan más del 85% al ​​90% de precisión. Nuestra startup construyó un modelo híbrido para el análisis de sentimientos, que se puede encontrar aquí: TexSIE

Es posible que desee ver este enlace. Han hecho un trabajo extremadamente bueno en el análisis de sentimientos. Aquí está el enlace Deeply Moving: Deep Learning for Sentiment Analysis. Espero que pueda ayudarte a explorar este campo un poco.

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