[問題] 從文字評論探勘分類器特徵值

看板DataScience作者 (batman)時間3年前 (2020/07/14 00:34), 3年前編輯推噓6(6推 0噓 9→)
留言15則, 6人參與, 3年前最新討論串1/1
作業系統: win10 問題類別:ML, NLP 使用工具: Python 問題內容: 主要任務是從餐飲評論中，找出能夠套用在篩選餐飲的特徵值 例如所有評論都有類似「東西很好吃，價錢也不貴，可是服務不太好」的內容，就可以推 論餐飲普遍重視食物口味、服務、以及價錢 在知道口味，服務，價錢很重要後，該怎麼針對這三個特徵去給值呢？ 例如A餐廳「東西 很好吃，價錢也不貴，可是服務不太好」，B餐廳「東西不好吃，價錢偏貴，可是服務很 好」，該怎麼給出A餐廳跟B餐廳，在口味，服務，價錢這三個面向的分數呢？ 我目前的想法是不知道有沒有專屬於各個面向的情緒分析，或是專屬於各個面向的分類模 型，用那個情緒分析或分類模型來給值 想知道有沒有其他方法呢？ 或是有我說明不清的地方也麻煩各位提出，感謝～ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.136.251.155 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1594658097.A.491.html
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07/14 00:48, 3年前 , 1F
Train 3個model啊
07/14 00:48, 1F
可是那三個面向沒有標籤，請問要怎麼訓練呢orz
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07/14 00:50, 3年前 , 2F
你找找multiple choice
07/14 00:50, 2F
請問是直接搜multiple choice嗎？我搜出來是如何用python出選擇題@@ 感謝回答！ ※ 編輯: nchunerdy120 (36.231.57.7 臺灣), 07/14/2020 07:00:35
推
07/14 07:23, 3年前 , 3F
直接rule base人工標記關鍵字感覺最簡單，肯定跟否定關鍵
07/14 07:23, 3F
推
07/14 07:23, 3年前 , 4F
可以拿別人做好的
07/14 07:23, 4F
請問別人做好的rule based是從kaggle抓嗎？ 還是有其他管道呢？ 感謝！ ※ 編輯: nchunerdy120 (223.136.251.155 臺灣), 07/14/2020 07:54:26
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07/14 08:58, 3年前 , 5F
一樓說的應該是 bert multiple choice
07/14 08:58, 5F
好的，我研究看看，感謝～
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07/14 12:08, 3年前 , 6F
自己label啊 不要指望別人幫你label
07/14 12:08, 6F
所以這種情況一般都是自己標籤嗎？ 因為我第一次處理這種東西，然後數據量又很大（ 八百萬筆），所以問題比較多，感謝
推
07/14 12:36, 3年前 , 7F
我個人是推薦從github抓
07/14 12:36, 7F
好的我查查看，感謝～ ※ 編輯: nchunerdy120 (223.136.251.155 臺灣), 07/14/2020 16:30:31
推
07/14 21:07, 3年前 , 8F
關鍵字: aspect level sentiment analysis
07/14 21:07, 8F
感謝您，我查查看～ ※ 編輯: nchunerdy120 (223.136.138.95 臺灣), 07/15/2020 10:20:07
推
07/17 21:11, 3年前 , 9F
可以考慮用bert接三個分類器，出來就是三個類的評分，
07/17 21:11, 9F
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07/17 21:11, 3年前 , 10F
初期可以考慮請人手動標出一百篇三項評分，或是爬蟲看
07/17 21:11, 10F
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07/17 21:11, 3年前 , 11F
看有沒有現成網站資料可以蒐集，在嘗試用snorkel做資料
07/17 21:11, 11F
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07/17 21:11, 3年前 , 12F
增強。個人認為表現應該就很不錯了
07/17 21:11, 12F
推
07/28 07:23, 3年前 , 13F
bert 加上一層NN負責分類就可以
07/28 07:23, 13F
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07/28 07:24, 3年前 , 14F
花錢找labeling company幫忙 印度有 台灣好像也有些慈
07/28 07:24, 14F
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07/28 07:24, 3年前 , 15F
善機構有
07/28 07:24, 15F
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