Analyse sentimentale utilisant Stanford CoreNLP

Question

Je suis novice en matière d'apprentissage automatique et d'espace PNL. Mon exigence est de convertir les appels audio en texte pour l'analyse sentimentale.

Débit: -

1) Les fichiers audio - >> Texte (en utilisant Speech API Reconnaissances)

2) Effectuer une analyse Sentimental du texte de sortie

Depuis ayant une solide expérience sur Java, pensé à utiliser Stanford CoreNLP. Mais, bien d'utiliser tensorflow ou d'autres si elles ont de bons avantages que CoreNLP.

Exposer un service de repos qui prend le texte (conversation complète) comme entrée pour l'analyse sentimentale. Utiliser CoreNLP pour l'analyse sentimentale. Ne pas obtenir les résultats comme prévu. Je ne sais pas comment m'entraîner pour mes besoins? Est-il possible de s'entraîner au moment de l'exécution avec un contexte différent et le résultat devrait être basé sur le contexte et les clients?

Existe-t-il une autre API de meilleure qualité pour l'analyse sentimentale d'un chat?

Merci,

Answer 1

j'aurais choisi l'analyse NLTK de sentiment de python:

NLTK's sentiment analysis

et vous pouvez trouver un exemple ici: example