getSentiment: transformación de analizador de opiniones de Machine Learning

Artículo
05/23/2023

Puntúa el texto en lenguaje natural y crea una columna que contiene las probabilidades de que las opiniones del texto sean positivas.

Uso

  getSentiment(vars, ...)

Argumentos

`vars`

Vector de caracteres o lista de nombres de variables que se transformarán. Si tiene nombre, los nombres representan los nombres de las nuevas variables que se crearán.

`...`

Argumentos adicionales que se envían al motor de proceso.

Detalles

La transformación getSentiment devuelve la probabilidad de que la opinión de un texto en lenguaje natural sea positiva. Actualmente solo
admite el idioma inglés.

Value

Un objeto maml que define la transformación.

Autores

Microsoft Corporation Microsoft Technical Support

Consulte también

rxFastTrees, rxFastForest, rxNeuralNet, rxOneClassSvm, rxLogisticRegression, rxFastLinear.

Ejemplos


 # Create the data
 CustomerReviews <- data.frame(Review = c(
   "I really did not like the taste of it",
   "It was surprisingly quite good!",
   "I will never ever ever go to that place again!!"),
   stringsAsFactors = FALSE)

 # Get the sentiment scores
 sentimentScores <- rxFeaturize(data = CustomerReviews, 
                                mlTransforms = getSentiment(vars = list(SentimentScore = "Review")))

 # Let's translate the score to something more meaningful
 sentimentScores$PredictedRating <- ifelse(sentimentScores$SentimentScore > 0.6, 
                                           "AWESOMENESS", "BLAH")

 # Let's look at the results
 sentimentScores

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