我有大量的 yelp 数据，我必须将评论分为 8 个不同的类别。
类别
Cleanliness
Customer Service
Parking
Billing
Food Pricing
Food Quality
Waiting time
Unspecified
评论包含多个类别，因此我使用了多标签分类。但我很困惑如何处理积极/消极。示例评论可能对食品质量有正面评价，但对客户服务有负面评价。前 food taste was very good but staff behaviour was very bad. so review contains positive food quality but negative Customer service我该如何处理这个案子？我应该在分类之前进行情感分析吗？请帮助我
最佳答案
我认为您的数据与餐厅评论非常相似。它包含大约 100 条评论，每条评论都有不同数量的方面术语 ( More information )。因此，您可以像这样使用基于方面的情感分析:
1-方面术语提取
从评论中提取方面术语。
2 方面极性检测
对于句子中给定的一组方面术语，确定每个方面术语的极性是正还是负。
3-识别方面类别
给定一组预定义的方面类别(例如食品质量、客户服务)，确定给定句子中讨论的方面类别。
4-确定极性
给定一组预先确定的方面类别(例如食品质量、客户服务)，确定每个方面类别的极性(正、负)。
请参阅this有关类似项目的更多信息。
希望这可以帮助你。
关于machine-learning - 选择哪个分类？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45396394/