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基于词典的情感分析的准确性

python 来源:mitalip 3次浏览

我对我已经获取的一组Twitter数据执行不同的情感分析技术。它们基于词典(Vader Sentiment和SentiWordNet),因此不需要预先标记的数据。基于词典的情感分析的准确性

我想知道是否有方法(如F-Score,ROC/AUC)来计算分类器的准确性。我所知道的大多数方法都需要一个目标来比较结果。


===========解决方案如下:

简短的回答是否定的,我不这么认为。 (所以,如果有人发布某种方法,我会非常感兴趣。)

使用一些无监督的机器学习技术,您可以获得一些错误度量。例如。一个自动编码器给你一个MSE(表示低维表示可以被重建回原始的更高维表格的准确程度)。

但是对于情感分析,我能想到的是使用多种算法并在它们之间测量同一数据上的协议。如果他们都同意某个特定的情绪,则将其标记为更可靠的预测,但他们都不同意,将其标记为不可靠的预测。 (这依赖于没有算法具有相同的偏见,这可能不太可能)。

通常的做法是标记一些百分比的数据,并假设/希望它代表整个数据。


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