我目前正在尝试使用 NLTK 中的朴素贝叶斯分类器对推文进行分类。我正在对与特定股票代码相关的推文进行分类，使用“$”前缀(例如:$AAPL)。我的 Python 脚本一直基于这篇博文:Twitter Sentiment Analysis using Python and NLTK .到目前为止，我得到了相当不错的结果。但是，我觉得还有很多很大的改进空间。
在我的词特征选择方法中，我决定实现 tf-idf 算法来选择信息量最大的词。这样做之后，我觉得结果并不那么令人印象深刻。
然后我在以下博客中实现了该技术:Text Classification Sentiment Analysis Eliminate Low Information Features .结果与使用 tf-idf 算法获得的结果非常相似，这促使我更彻底地检查了我的分类器的“信息量最大的特征”列表。那时我意识到我有一个更大的问题:
推文和真实语言不使用相同的语法和措辞。在普通文本中，可以使用 tf-idf 或停用词来挑出许多冠词和动词。然而，在推文语料库中，一些信息量极小的词，例如“the”、“and”、“is”等，与对正确分类文本至关重要的词一样多。我不能只删除所有少于 3 个字母的单词，因为一些无信息的特征比这更大，而一些信息更小。
如果可以的话，我希望不必使用停用词，因为需要经常更新列表。但是，如果这是我唯一的选择，我想我将不得不接受它。
因此，总结一下我的问题，有谁知道如何真正在特定来源(即推文)中获取信息最丰富的词语？
编辑:我试图将其分为三类:积极的、消极的和中立的。另外，我想知道，对于 TF-IDF，我应该只剪掉分数低的词，还是剪掉一些分数高的词？在每种情况下，您会从特征选择过程中排除多少百分比的文本源词汇？
最佳答案
您链接到的博文描述了show_most_informative_features 方法，但是NaiveBayesClassifier还有一个 most_informative_features 方法，它返回特征而不只是打印它们。您可以简单地根据您的训练集设置一个截止点 - 就信息量而言，“the”、“and”和其他不重要的特征将位于列表的底部。
的确，这种方法可能会过度拟合(某些特征在您的训练集中比在您的测试集中重要得多)，但对于任何根据您的训练集过滤特征的方法都是如此。
关于python - 推文分类器特征选择 NLTK，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8778924/