Natural Language Processing Algorithmus für die Stimmung einer E-Mail

Question

Eine einfache Frage (aber ich habe nicht ganz offensichtliche Antwort in den NLP Sachen fand ich habe gelesen, die ich bin sehr neu auf):

I Ich möchte E-Mails mit einer Wahrscheinlichkeit entlang bestimmter Stimmungsdimensionen klassifizieren. Gibt es da draußen ein NLP-Paket, das speziell damit umgeht? Gibt es einen offensichtlichen Ausgangspunkt in der Literatur, mit der ich anfange zu lesen?

Zum Beispiel, wenn ich eine kurze E-Mail etwas wie "Hallo, ich bin nicht sehr beeindruckt mit Ihrer letzten E-Mail - Sie sagten, die Bestellsumme wäre nur $ 15,95! Grüße, Tom" dann könnte es 8/10 bekommen für Frustration und 0/10 für Glück.

Die tatsächliche Liste der Stimmungen ist nicht so wichtig, aber eine kurze Liste von allgemein positiven vs im Allgemeinen negativen Stimmungen wäre nützlich.

Vielen Dank im Voraus!

--Trindaz auf Fedang #NLP

Answer 1

Sie dies mit einer Reihe von verschiedenen NLP-Tools tun können, aber nichts meines Wissens kommt mit ihm fertig aus der Box. Vielleicht der einfachste Ort zum Starten wäre mit LingPipe (Java), und Sie können ihre sehr gute sentiment analysis tutorial verwenden. Sie könnten auch NLTK verwenden, wenn Python mehr Ihre Neigung ist. Es gibt einige good blog posts bei Streamhacker, die beschreiben, wie Sie Naive Bayes verwenden würden, um das zu implementieren.

Answer 2

Auschecken AlchemyAPI für Sentiment-Analyse-Tools und scikit-learn oder eine andere offene Machine Learning-Bibliothek für den Klassifikator.

Answer 3

Wenn Sie sich nicht entschieden haben, die Implementierung zu codieren, können Sie die Daten auch mit einem anderen Tool klassifizieren. Google Prediction API kann eine Alternative sein.

In jedem Fall werden Sie einige beschriftete Daten benötigen und die Vorverarbeitung durchführen. Aber wenn Sie ein Werkzeug verwenden, das Ihnen helfen kann, bessere Genauigkeit zu erhalten.