假设我有一个包含 1000 条聊天消息的电子表格，这些消息被标记为快乐、悲伤或有趣。
检测标签是否确实正确或是否需要改进的最佳方法是什么？
我将如何对消息进行分析？如何建立预测模型？
应该使用什么类型的特征和模型选择？
Python 是我的首选语言，我希望将它们加载为 CSV。
检测和确认聊天消息中的情绪
数据挖掘
机器学习
Python
预测建模
数据集
情绪分析
2022-02-17 10:32:50
1个回答
你需要定义最好的。
如果最好的手段是完全确定您的标签，那么您将不得不手动浏览所有消息，使用众包等等。这是假设聊天消息使用您可以理解的语言。
如果最好的方法是自动化流程，您可以使用现有的情绪分析模型来预测每条消息的情绪，并查看它是否与现有的标签一致。当然，完美对齐是不可能的。
如果最好的方法是从头开始，那么我会尝试将句子分成 3 组，然后查看组的组成。当然，这高度依赖于集群以及如何定义消息之间的距离
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