Comment word2Vec ou wod2Doc comprennent les sentiments de l'utilisateur

Question

J'ai lu de nombreux documents sur doc2Vec et word2Vec. Je comprends à quel point il est puissant de représenter les mots comme un vecteur et d'effectuer des opérations simples comme l'addition de vecteurs, la soustraction pour produire une analogie significative entre les mots. Bien que je ne sois toujours pas capable de comprendre comment cette technique peut être utilisée pour comprendre les sentiments des utilisateurs. Est-ce que quelqu'un peut expliquer comment les sentiments des utilisateurs sont analysés à l'aide de ces techniques?

Merci Samir

Answer 1

En représentant un document ou un ensemble de mots avec des vecteurs de caractéristiques, vous pouvez traiter du texte dans d'autres tâches d'apprentissage automatique. Par exemple, si vous avez un jeu de données étiqueté chaque document x avec son sentiment y, vous pouvez utiliser l'incorporation de prétraind comme vectorisation de caractéristiques pour représenter x en entrée de votre méthode d'apprentissage automatique et tester si ces fonctionnalités facilitent votre tâche.