N-gramによる感情分析(分類)

このワークフローでは、csvファイルからテキストデータを読み込み、その文字列をドキュメントに変換します。ドキュメントはフィルタリングやステミング処理などの前処理を行います。前処理は、「Preprocessing」メタノードで行われます。Feature Creationメタノードでは、2種類の特徴セットとドキュメントベクトルが作成されます。ベクトルの上のセットは単一の単語の特徴のみを含み、ベクトルの下のセットは単一の単語と2-gramの特徴を含みます。

ドキュメントベクトルが作成された後、感情クラスが抽出され、2つの予測モデルが構築され、スコアリングされます。1つは単一単語の特徴のみに基づいたモデル、もう1つは単一単語と2-gramの特徴に基づいたモデルです。それぞれのモデルをROC曲線ノードで比較します。

External resources

• Sentiment Analysis with N-Grams