识别负面数据集中积极性和消极性

首先,我想让大家知道,我对机器学习(ML)还是一个新手。我正在进行一个项目,检测一组词语的积极性或消极性,因此我创建了一个包含可能的负面词语的数据库。这样,机器学习就可以对整个词语集的整体分数进行预测,判断其积极性或消极性。我的问题是,仅使用数据集中负面词语,是否有可能分类出积极词语?如果可能的话,这样做会不会影响预测的准确性?


回答:

不,这通常是不可能的。模型将无法区分(1)新的负面短语;(2)中性短语;(3)积极短语。事实上,仅有负面短语,模型将很难学习到“坏”和“还不错”是相反的,因为它在负面文献中已经见过了很多“不是”的例子,比如“即使免费也不值得一看”。

Related Posts

L1-L2正则化的不同系数

我想对网络的权重同时应用L1和L2正则化。然而,我找不…

使用scikit-learn的无监督方法将列表分类成不同组别,有没有办法?

我有一系列实例,每个实例都有一份列表,代表它所遵循的不…

f1_score metric in lightgbm

我想使用自定义指标f1_score来训练一个lgb模型…

通过相关系数矩阵进行特征选择

我在测试不同的算法时,如逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、随机…

可以将机器学习库用于流式输入和输出吗?

已关闭。此问题需要更加聚焦。目前不接受回答。 想要改进…

在TensorFlow中,queue.dequeue_up_to()方法的用途是什么?

我对这个方法感到非常困惑,特别是当我发现这个令人费解的…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注