인공 지능을 갖춘 소셜 네트워크를 계획 중입니다. 그것은 SN이 (영어로) 대화를하고 주제에 대한 일반적인 견해를 추출하기 위해 그들을 분석한다는 것을 의미합니다. 이렇게하면 정보를 수집하고 통계를 작성하는 데 도움이되며 적절한 사용자에게 보내집니다. 제 질문은 : 소셜 네트워크가 대화에서 일반적인 의견을 추출하는 데 도움이되도록 데이터베이스에서 단어 및 문법 규칙을 구성하는 방법 (동의 함, 동의하지 않음 ... 등)! 감사합니다.인공 지능을 갖춘 소셜 네트워크
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답변
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기계 학습이 아직이 분야에서 발전되지 않았기 때문에 사람들의 실제 opnions를 반영하는 텍스트를 추출하는 매우 어려운 과제는 다음과 같습니다. 프로그램 일부 SN 웹 사이트에이 문장을 찾습니다 그래서 그 정말 도전
what are possible options that your program will infer:
1-i cooked a duck for her
2-i "magically" transformed her into a duck"
3-i took her duck and created it.
and many other
"나는 그녀의 오리를했다". 관심있는 분야를 다루는 NLP (자연 언어 처리)를 살펴 보는 것이 좋습니다
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이것을 [감정 분석] (http://en.wikipedia.org/wiki/Sentiment_analysis)이라고합니다. 이미 많은 연구가 진행 중입니다. –
감정 분석은 단어를 "좋아" "좋아하지 않는다"고 생각하고 일반적인 생각을 만듭니다 ... – SmootQ
당신은 당신이 일반적인 생각을 원한다고 말했습니다. 그리고 정서 분석은 "좋아요"및 "싫어함"과 같은 분명한 구문에만 국한되지 않습니다. –