- 主题:论本版的互动欲和好感链
你先讲讲如何做基于语义理解的情感分析，我看看你有没有思路
【 在 Barbarossa 的大作中提到: 】
: 技术上不难，得看有空
--
FROM 223.104.38.*
来点干货吧
【 在 Barbarossa 的大作中提到: 】
: 以后再说，不是你那种途径，我有新途径。基于特种数据库的。
--
FROM 223.104.38.*
得准，不能太模糊了，比如给你多少字机器就可以知道宝玉和林妹妹的感情关系
【 在 luckyllh 的大作中提到: 】
: 文本情感分析啊
: 这个现在我们都好多做的
: 发自「今日水木 on PEDM00」
--
FROM 223.104.38.*
一看就不靠谱。。
【 在 Barbarossa 的大作中提到: 】
: 我要创建一种新的理论
--
FROM 223.104.38.*
自然语言处理发展水平还远远没有拿出来炫技的时候
【 在 Barbarossa 的大作中提到: 】
: 可能吧，我的想法大的很
--
FROM 223.104.38.*
我要看到工程实践中的干货，这些名词没有意义，要举技术方法，我能拿出来很多
【 在 Barbarossa 的大作中提到: 】
: 循环神经网络现在发展非常快
--
FROM 223.104.38.*
现在单个句子都没搞清楚，再考虑上下文，句子与句子关系，段与段的关系，直接就over了。
【 在 Barbarossa 的大作中提到: 】
: 我相反，要发文章
--
FROM 223.104.38.*
对，商业，股市，体育都有很多应用，包括机器写稿，也有对科学论文的创新分析，也会涉及到人工参与核对校正的。但是一涉及到深层次的语义理解和情感分析，现在的技术基本没有可行性思路。
【 在 luckyllh 的大作中提到: 】
: 英文文本估计比中文容易些
: 金融都用很多了
: 比如分析公司年报，分析美联储公报
: ...................
--
FROM 223.104.38.*
这种太小儿科了，不值一提
【 在 luckyllh 的大作中提到: 】
: 一般就是提取关键词吧。
: 发自「今日水木 on PEDM00」
--
FROM 223.104.38.*
主题词提取基本上有成熟技术了，你说的这种前提条件是把领域知识图谱建设好即可，后面就是语义匹配算法了，不涉及人工智能理解和学习这些知识的。
【 在 luckyllh 的大作中提到: 】
: 技术细节我们不搞
: 我只想提出来论文所需要的某些文本变量
: 发自「今日水木 on PEDM00」
--
FROM 223.104.38.*