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有没有做sentiment analysis的,求思路 (转载)
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有没有做sentiment analysis的,求思路 (转载)# DataSciences - 数据科学
w*i
1
之前,网络上热传一个帖子,是几张微信截屏,据说是当事人的朋友发到网上的,说“
真的可怜我朋友,一个一米八小伙在街头哭成狗。”
看完截屏,心里挺不是滋味的,大意就是小伙跟女朋友交往多年,马上就要结婚了,之
前小伙的父母答应给小夫妻全款,在杭州买房,并答应房产证上写上女孩的名字,但是
,当他们马上要结婚的时候,小伙变卦了。
小伙说自己父母一年收入不多,这几百万等于是掏空了父母的养老钱,他实在不忍心,
希望姑娘能同意自己付一个首付,以后一起打拼,负担房贷,并且说仍然会在房产证上
加上姑娘的名字。
姑娘却有不同的想法,说自己家答应陪送一辆50万的车,并且因为体谅小伙子家的经济
情况,已经做出了很大让步,婚礼上的一些费用也主动揽过去了。
但小伙意志很坚决,如果让父母出这么多钱,他宁可不结婚了,姑娘指责小伙自私不负
责任,说哪个父母不希望自己女儿嫁得好,生活幸福,小伙子在最后只能不停地说对不
起。
笔者觉得小伙做的有些不对,爱情不是败给了钱,而是态度,既然已经说好全款买房,
怎么会在结婚前突然“杀价”,如果交往过程中就诚实告知不能全款买房,也不至于到
今天这一步,而且很多事情是可以商量的,处理方式还是有待改进吧。
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w*h
2
【 以下文字转载自 Programming 讨论区 】
发信人: waynezh (van), 信区: Programming
标 题: 有没有做sentiment analysis的,求思路
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Oct 26 11:06:28 2017, 美东)
在公司做sentiment analysis,
现在的做法是这样
首先在大概几万句sentences中训练出word2vec model
然后将大概4000个labels的sentences转成vector, 80%作为training, 20%作为testing
, 用neural net作为classifier
类别三类,positive, neutral, negative
之前是公司的一个印度人在负责,达到63% accuracy
我接手之后调参 + 做一些ensemble提高到68% leader似乎不满足,觉得可以到70%甚
至80%
现在我想到思路有几个
1. 做semi-supervise, 没有label的数据有的是
2. unsupervise learning, 比如用autoencoder来initialize neural net
3. GBM or Random forest? 觉得这几个不可能超过我现在这个了
来这里希望得到一些启发,谢啦!
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A*n
3
这个好有意思,mark
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工程PHD,修了个统计学位转的行做数据分析,希望可以内推帮到你。
Data Analyst 工作日常SQL R code 博客分享,工科转行到IT工作经历。
http://everydayds.com/
可内推亚马逊职位,已经成功内推几位朋友。
请发亚马逊job id 和简历到
[email protected]
带问题的邮件无法一一回复,请见谅。
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s*3
4
Do you try dimension reduction before Neural net classifier?
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s*3
5
Also is there a classfication imbalance problem? (4000 document for three
classes)
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s*3
6
And another question? Why word2vec? If we classify a who document, word of
bag/tfidf is better.
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s*3
7
in one of the projects I did, I just use textblob to do sentiment analysis,
it returns a score within [-1,1] for each document. this way, don't even
need word embedding at all..
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