Eu estava acabando de receber um projeto de análise de sentimentos para algumas coleções de documentos. Ao pesquisar no Google, muitas pesquisas relacionadas a sentimentos surgiram.
Minhas perguntas são:
Quais são os principais métodos / algoritmos para análise de sentimentos no campo de aprendizado de máquina e análise estatística?
Existem resultados bem estabelecidos?
Existe algum software de código aberto existente que possa executar a análise de sentimentos?
Respostas:
Experimente o SentiStrength, que apresenta um bom desempenho em comparação com algoritmos semelhantes e os documentos de pesquisa associados. A discussão de outras ferramentas e métodos pode ser encontrada aqui e aqui .
Tenho a impressão de que muito do que está sendo feito aqui é extremamente heurístico. De fato, a maioria das pessoas parece aplicar isso aos <120 caracteres das declarações do twitter. Provavelmente, os resultados (embora não sejam computados dessa maneira) não são muito melhores do que contar palavras "positivas" e "negativas" com uma informação de posição de litte ("A melhor que B" = positivo para A, negativo para B)
Quando você vê empresas comprando um feed completo do twitter (que é quantos mbit por segundo?) E alegando fazer uma análise de sentimentos sobre isso, isso me faz pensar seriamente se há alguma validade estatística aqui. Não é de admirar, por exemplo, que o Yahoo tenha falhado mal em prever as pré-eleições para a Carolina do Sul: http://www.technologyreview.com/web/39487/
As pessoas estão maneira de orgulho e Keen em apenas sendo em tudo capaz de processar a quantidade de dados, eles parecem completamente à negligência validar corretamente o seu desempenho.
Desculpe por ser tão pessimista quanto ao estado da arte.