【自然言語処理】Kaggle1位タイ語極性分析を日本語でやってみる【TFIDFロジスティック回帰】 - Qiita

前置き 自然言語処理処理職人の皆様こんにちは、いかが処理処理されていますでしょうか。 筆者はインターン先でタイ語の自然言語処理で遊んでいますが、タイ語自然言語処理界の金字塔pythainlpのチュートリアルに面白い極性分類の方式があったので紹介し、日本語で試したいと思います。 その名も、 TFIDFロジスティック回帰 です。 極性分析とは テキストが与えられて、それが喜んでいる「ポジティブ」か、憎悪に満ち溢れた「ネガティブ」のどちらかに区分けすることです。 「俺の彼女はアスナに似てるｗ」というテキストにはpositiveを、 「オレンジ今日も食べてみたけどまだ酸っぱくて泣いた」というテキストにはnegativeを 返すような、モデルを作りたいわけです。 通常の方法では、単語ごとの極性辞書を作り、その割合で、（あるいはうまいこと機械学習で）文全体の極性を算出するという方法がとられます。 TF

[misshiki]

“タイ語自然言語処理界の金字塔pythainlpのチュートリアルに面白い極性分類の方式があったので紹介し、日本語で試したいと思います。 その名も、 TFIDFロジスティック回帰 です。”