Thư viện phân tích tình cảm C++

Question

Tôi đang tìm thư viện phân tích tình cảm C++ mà tôi có thể sử dụng trong ứng dụng của riêng mình. Một cái gì đó sẽ có một văn bản được viết bởi một con người như một đối số và trả về thông tin về tâm trạng của nó (tích cực, tiêu cực, trung lập, tức giận, hạnh phúc, ...). Bất kỳ ý tưởng?

Một vài nhận xét:

• Tôi không tìm kiếm một thư viện với "chỉ là" công cụ NLP (như tokenization văn bản, POS tagging vv), nhưng thực sự điều gì đó mà không khai thác tình cảm phân tích/ý kiến ​​/ phân tích tâm trạng. Tất nhiên một thư viện NLP với công cụ phân tích tình cảm là rất tốt.
• Điều gì đó rất đơn giản sẽ là ok (ví dụ: chỉ trở về + 1/-1/0)
• Tôi không quan tâm kỹ thuật cơ bản nào có thể sử dụng (từ điển, nội dung vịnh, SVM, dựa trên quy tắc ...)
• Chỉ có C++!

Tôi biết nó có thể không tồn tại giống như vậy, nhưng hey.

Answer 1

Tôi muốn đề xuất viết của riêng bạn. Bạn có thể chụp được 80% tâm trạng một cách chính xác bằng một bộ lọc đơn giản cho các từ tình cảm tiêu cực và tích cực, và bạn có thể mở rộng dấu hiệu của mình dựa trên một số từ và dấu chấm câu thông thường. Nếu bạn muốn ép nước ép ra khỏi 20% còn lại của sự mơ hồ và bạn không muốn đào tạo SVM của riêng bạn hoặc bất cứ điều gì, tôi khuyên bạn nên tìm giấy tờ tại op.to/goog/scholar+ một số giấy tờ đó sẽ có tác giả đã viết C++ libs và nói về nơi bạn có thể tìm/tải xuống chúng.

Ngoài ra, hãy xem this SO post trong số nhiều người khác để có thêm ý tưởng.

Answer 2

Tôi tránh sử dụng danh sách các từ mà bạn cố gắng dự đoán - đơn giản là không thể giải thích cho ngôn ngữ thích hợp và khác nhau được tìm thấy trong văn bản thực của con người (giả sử chúng là nội dung xã hội). Tôi không thể giúp bạn với một thư viện C++, nhưng nếu bạn đang hạnh phúc gọi một dịch vụ web, bạn có thể sử dụng miễn phí của chúng tôi Sentiment Analysis of social media.

Answer 3

Bạn cũng có thể có một cái nhìn tại API Bitext vì những phân tích tình cảm: https://www.bitext.com/text-analysis-api-and-faq/

Nó hiện hỗ trợ tiếng Anh, Tây Ban Nha, Bồ Đào Nha, Pháp, Ý, Đức, Hà Lan và Catalan.

Không cần thực hiện bất kỳ việc đào tạo dữ liệu nào, vì các công nghệ ngôn ngữ của Bitext dựa trên ngữ pháp và từ điển ngôn ngữ, không phải máy học hoặc thống kê.