哪种技术最适合使用 python 识别同一文本中的各种情绪？

Question

我正在学习 NLP，作为示例，我试图确定在线课程平台中客户反馈的感受。我只用简单的句子就能识别学生的感受，例如“课程很好，我从中学到了很多”，“教学平台很完整，我很喜欢使用它”，“我本来可以更多海洋生物学相关课程”等。我的疑问是如何正确识别一句话或几句话中的各种情绪。例如：一句话的感悟：“课程非常好！在网站上创建一个问题部分可能很酷。”每句话不止一种情绪：“课程非常好，但网站不是。”涉及两者：“课程很好，但是教学平台很慢。课程中可以有更多的任务和示例，例如在论坛上通过视频或麦克风进行互动。”我想过在句子中拆分文本，但对于示例 2 来说并不是那么好。

Answer 1

您可以认为逗号、其他标点符号以及一些连词和介词实际上会拆分句子。这实际上超越了代码进入语言学领域，因为它们有时但并非总是分开句子。

在第二种情况下，您实际上有两句话：“课程非常好”-，但是-“网站不是[非常好]”。

我相信有可以拆分句子的 NPL 包（可能是因为知道大多数句子都遵循主语/谓语/宾语结构，所以如果你使用多个动词，那么你可能会发现相同数量的句子）并且你可以使用那些首先解析你的文本。查看为您选择的语言执行此操作的库。

Answer 2

有一个专门用于多标签分类的库：

scikit-multilearn

当您训练模型时，您必须将类拆分为二进制列。