Bagikan melalui


getSentiment: Transformasi Penganalisis Sentimen Pembelajaran Mesin

Menilai teks bahasa alami dan membuat kolom yang berisi probabilitas bahwa sentimen dalam teks positif.

Penggunaan

  getSentiment(vars, ...)

Argumen

vars

Vektor karakter atau daftar nama variabel untuk diubah. Jika dinamai, nama mewakili nama variabel baru yang akan dibuat.

...

Argumen tambahan dikirim ke mesin komputasi.

Detail

Transformasi getSentiment mengembalikan probabilitas bahwa sentimen teks alami positif. Saat ini mendukung
hanya bahasa Inggris.

Nilai

Objek maml yang menentukan transformasi.

Penulis

Microsoft Corporation Microsoft Technical Support

Lihat juga

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

Contoh


 # 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