タグ付けされた質問 「parsing」

実験では、多くのツイートに埋め込まれた絵文字を、単純な定量的衛生分析のグラウンドトゥルース/トレーニングデータとして使用したいと思います。通常、ツイートは構造化されていないため、NLPがうまく機能しません。 とにかく、Unicode 6.0には722個の絵文字があり、Unicode 7.0にはおそらく250個の絵文字が追加されるでしょう。 センチメントアノテーションを含むデータベース（SentiWordNetなど）はありますか？ （SentiWordNetは曖昧な意味も許容していることに注意してください。例えば、面白いだけでなく、「これは面白い味」はおそらくプラスではありません;-)。通常の単語よりも絵文字の方が...） また、感情分析にそれらを使用した経験がある場合、私は聞いてみたいと思います。

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休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 4年前休業。 私はプロジェクトに取り組んでおり、どのアルゴリズムを選択するかを決定するのが困難ですregression。私は1つを選ぶ必要がありますどのような条件の下で知りたいlinear regressionか、Decision Tree regressionまたはRandom Forest regression？上記のツリーの中で特定のアルゴリズムに移行することを決定するデータの特定の特性はありますか？決定を下すためにデータセットを調べる必要がある特性は何ですか？そして、もう一つが選択になるだろういくつかの理由があるdecision treeかrandom forest、アルゴリズム同じ正しさをすることによって達成することができたとしてもはlinear regression？

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