मैं सोच रहा था कि क्या किसी को भावना विश्लेषण के लिए किसी भी अच्छे पर्ल मॉड्यूल और/या जावा कक्षाओं के बारे में पता था। मैंने लिंगपिप के बारे में पढ़ा है, लेकिन कार्यक्रम को अंततः व्यावसायिक उपयोग के लिए उपयोग करने की आवश्यकता होगी ताकि कुछ ओपन-सोर्स बेहतर होगा। मैंने गेट में भी देखा, लेकिन भावना विश्लेषण पर उनके दस्तावेज सबसे अच्छे हैं।पर्ल या जावा भावना विश्लेषण
उत्तर
मॉड्यूल CPAN पर Rate_Sentiment पर एक नज़र डालें। परियोजना के बारे में SourceForge पर अधिक जानकारी है।
मैंने अभी अपने सोशल मीडिया एनालिटिक्स रिसर्च टूलकिट में एक भावना विश्लेषण पुस्तकालय जोड़ा है। ब्लॉग पोस्ट/घोषणा here है। यह आर में है, जावा में नहीं, लेकिन टूलकिट में आर और जावा के बीच एक अच्छा इंटरफ़ेस है, इसलिए आप आर पुस्तकालय को कॉल करने के लिए जावा में अपना "गोंद कोड" लिख सकते हैं। टूलकिट में एक आर-पायथन इंटरफ़ेस भी है।
एक आर/पर्ल इंटरफ़ेस भी होना चाहिए, लेकिन मैं बग के बारे में रखरखाव से संपर्क करने में सक्षम नहीं हूं, इसलिए मैंने इसे निर्माण से बाहर कर लिया।
आपको कम से LingPipe (जावा) पर एक नज़र आधारित भावना विश्लेषण लेने के लिए चाहते हो सकता है:
http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/sentiment/read-me.html
और गेट (http://gate.ac.uk/sentiment/)
अधिक सामान्यीकृत एनएलपी पार्सर्स के लिए स्टैनफोर्ड पार्सर (http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml), एनएलटीके (पायथन) (http://www.nltk.org/), आदि
देखेंमुझे पर्ल के लिए किसी भी समान ओपन सोर्स टूल से अवगत नहीं है, हालांकि कुछ अच्छे बुनियादी हैं शुरू करने के लिए वहां संदर्भ, उदाहरण:
बिलिसोली, आर। (2008) पर्ल के साथ प्रैक्टिकल टेक्स्ट माइनिंग। विले। आईएसबीएन 978-0-470-17643-6।
मैंने इसे देखा, लेकिन इसमें कोई रेटिंग नहीं है और मैं स्केलेबिलिटी के बारे में चिंतित था क्योंकि यह Google API का उपयोग करने का उल्लेख करता है। क्या आपके पास इसका कोई अनुभव है? – user387049
नहीं, मैंने इसका कभी भी उपयोग नहीं किया है। हालांकि, [टेड पेडरसन] (http://www.d.umn.edu/~tpederse/) लेखकों में से एक प्रतीत होता है। वह पर्ल एनएलपी में एक [सुंदर प्रमुख आकृति] (http://search.cpan.org/~tpederse/) है। –