Анализ неконтролируемых настроений с использованием doc2vec

Question

Люди,

Я искал в Google разные типы статей, блогов, учебников и т. Д., Но не нашел ничего полезного. Буду признателен, если кто-нибудь сможет мне помочь. Обратите внимание, что я прошу не шаг за шагом, а скорее идею / блог / статью или какой-нибудь учебник.

Вот мое постановление проблемы:

Так же, как анализ настроений используется для выявления положительного и Отрицательный тон предложения, я хочу узнать, является ли предложение прогнозное (будущее) заявление или нет.

Я не хочу использовать подход «мешок слов» для суммирования количества прогнозируемых слов / фраз, таких как «вперед» , « в ближайшем будущем » или « Через 5 лет » и т. Д. Я не уверен, что можно использовать word2vec или doc2vec. Пожалуйста, просветите меня.

Спасибо.

Answer 1

Кажется, что вы заинтересованы в поиске временных утверждений в текстах.

Не уверен в вашем окончательном выводе, но давайте предположим, что вы хотите найти временные фразы или предложения, которые их содержат.

Одна методология может быть следующей:

1. Создать список временных терминов [дни, годы, месяцы, сейчас, позже]
2. Выберите только предложения с ключевыми словами
3. Используйте предложения в модели doc2vec
4. Вывести вектор и использовать метрику расстояния для нового предложения.
   • GMM Cluster + Limit
   • Расстояние от среднего

Другая методология может быть:

1. Создать список временных терминов [дни, годы, месяцы, сейчас, позже]
2. Извлечение словосочетания Биграм и Триграм
3. Хранить соответствующие словосочетания с временными терминами
4. Используйте соответствующие словосочетания в виде bag-of-collocations подхода
   • Соответствующие векторы двоичных объектов для соответствующих коллокаций
   • Тренируйте классификатор для распознавания текста более высокого уровня

Это звучит как хороший пример для подхода начальной загрузки, если у вас много текстов.

Обе они на самом деле частично контролируются, поскольку существует некоторая потребность в поиске начальных временных терминов, но даже это может быть автоматизировано с использованием схемы word2vec и начальной загрузки