Какие-нибудь предварительно обученные модели ML или классификаторы для нахождения настроения в твиттере?

Question

Интересно, есть ли какие-либо существующие / предварительно обученные модели ML или обученные классификаторы для нахождения настроения твита?

Я встречал образцы Twitter в библиотеке Python NLTK на http://www.nltk.org/nltk_data/. Этот набор данных полезендля того, чтобы классифицировать твит как положительный или отрицательный.Но я ищу предварительно обученную модель ML для поиска настроений в Twitter компаний DOW / Fintech, которая может предсказать полярность и субъективность твитов TextBlob.

IMO, предварительно обученная модель ML для конкретного домена дала бы лучшие результаты.Результаты.Пожалуйста, поправьте меня, если я ошибаюсь.

Answer 1

Может быть, посмотрите здесь: http://alt.qcri.org/semeval2017/task5/

Это веб-сайт SemEval Task 5 от 2017 года, который является своего рода академическим соревнованием в НЛП, для классификации задач финансового настроения.Читая сопроводительное обобщение результатов (http://www.aclweb.org/anthology/S17-2089),, кажется, что гибридный подход, использующий машинное обучение с подходом, основанным на финансовой лексике, дает наилучшие результаты. Это также предполагает, что вам, вероятно, нужна модель, специфичная дляфинансовая сфера.

Вам, вероятно, придется самостоятельно тренировать модель, что не кажется слишком сложным, поскольку 42% участников соревнования используют sci-kit обучения.