我选择的CSE毕业项目是一个模拟搜索引擎，该搜索引擎使用情感分析来评估评论/评论是否为正面/负面/中立
我不确定该怎么做，但是我知道它使用的是您首先训练的分类代理，然后它可以自己进行分类。边缘不高(我了解大约60％)
我的问题是，这是否适用于非英语语言？我的意思是我想对阿拉伯语注释/评论进行情感分析并生成适当的情感，使用当前的分类器是否可行？如果不是，我将需要编写自己的分类器，是否可以编写自定义分类器？
最佳答案
My question is, will that work on non-English languages? I mean I want to do sentiment analysis on Arabic comments/reviews and generate a proper sentiment, is it doable with the current classifiers?
您在这里有些困惑。您所谓的“分类代理”被适本地称为学习者。学习者接受训练集以产生分类器。可以将其应用于看不见的数据，以获得正面/负面/中立的分类。
为了使诸如此类的机器学习的NLP任务适应新的语言，您需要训练一个数据集。大多数情绪分析工具都需要标记集，这套标记集制作起来很昂贵，否则很难实现。因此，我建议您检查this answer中概述的非监督方法(unsupervised =从未标记的数据中学习)。该方法是用英语描述的，但是我听说在其他语言上已经取得了合理的结果。但是，YMMV基于您将要使用的确切数据集。
关于artificial-intelligence - 情感分析用其他语言，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7751269/