Analyse de sentiment en utilisant word2vec

Question

Je prévois faire une analyse de sentiment sur les avis des clients (une critique peut avoir plusieurs phrases) en utilisant word2vec. J'ai quelques questions à ce sujet:

1. Dois-je former mon modèle word2vec (en gensim) en utilisant uniquement les données d'entraînement? Devrais-je considérer les données de test pour cela aussi?
2. Comment devrais-je représenter la révision pour la classification? Cette représentation prendra-t-elle en considération l'ordre du mot car il est important de représenter une revue pour l'analyse de sentiment?

Answer 1

Fondamentalement, la réponse de votre question est déjà un sujet de recherche, voici un document de recherche qui pourraient vous guider:

Ce travail est le dernier travail de recherche que je connais dans ce domaine:

Extrait du document: Learning Sentiment-Specific Word Embedding for Twitter Sentiment Classification http://ir.hit.edu.cn/~dytang/paper/sswe/acl-slides.pdf

Code

lié au papier https://github.com/attardi/deepnl/wiki/Sentiment-Specific-Word-Embeddings

Espérons que cela aide!