在进行大规模数据集的情感分析时,决定词典大小的规则是什么?

我将对小说进行情感分析。我将处理大约300本书,每本书350页。我可以忽略出现频率较低的词来限制词典大小吗?如果可以,定义大小的规则是什么?


回答:

我认为并没有这样的“规则”。如果你计划使用深度学习,我认为唯一的限制因素是你能够负担得起的训练词汇量,这取决于内存和时间的限制。但即使如此,你也可以通过限制到最常用词的一个子集来获得接近最佳的准确率。我认为如果你是处理一种语言,50000词左右是一个合理的起点。从那里你可以根据需要扩展词汇量以获得更好的性能。

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