作者nchunerdy120 (batman)
看板Python
標題[問題] 從評論提取特徵並做成分類器
時間Fri May 8 23:01:48 2020
小弟目前是學生，有個專案是要從幾萬筆的評論中提取出幾個重要的特徵，並且將這些特
徵拿來製造篩選器。
例如從餐廳的評論中得出「食物種類」、「食物價錢」、「食物口味」非常重要，就用這
三個當作分類器的attribute。然後在給定這些attribute值的時候，就能夠導向對應的餐
廳。
自己思考一下作法後，歸類出兩個問題：
首先是該如何提取特徵？我目前的想法是使用tf-idf向量化，找出tf-idf最高的前幾個字
當作曬選器的attribute（X）。請問還有其他更適合的方式嗎？
第二個問題是該如何把餐廳（Y）跟選定的attribute（X）做連結？畢竟無法連結的話就
無法訓練分類器，所以該怎麼把這些attribute（X）跟餐廳（Y）是個大問題... 目前怎
麼解決這件事情小弟完全沒有頭緒，不知道有沒有大神可以解答Orz ［編輯］：選定att
ribute之後該怎麼將評論中對應attribute的文字量化，例如評論中提到「食物很好吃」
，那該如何將「好吃」量化放入食物口味的attribute中
麻煩各位鄉民們替小弟解惑，如果有上述方法以外的作法也麻煩各位不吝提出，感謝！
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.231.28.197 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Python/M.1588950110.A.4FF.html
1F：推 TuCH: 第二個問題是?? 評論就能產生X吧05/08 23:40
小弟的意思是，選定attribute之後該怎麼將其量化，例如評論中提到「食物很好吃」，
那該如何將「好吃」量化放入食物口味的attribute中，感謝您的提問
※ 編輯: nchunerdy120 (36.231.28.197 臺灣), 05/08/2020 23:54:27
2F：推 jigfopsda: 給Y一個具體的定義，然後看一下 supervised learning05/08 23:51
3F：→ jigfopsda: 看看？05/08 23:51
4F：→ nchunerdy120: y就是餐廳唷，例如「爭鮮」「必勝客」05/09 00:12
5F：→ s860134: 你想要的應該是推薦系統，把評論關鍵字轉換成加權分數05/09 00:16
6F：→ s860134: 根據加權分數算出排名推薦出來吧? 05/09 00:16
沒錯，看起來就是這個東西！原諒小弟才疏學淺不知道有推薦系統這個東西orz 請問有什
麼關鍵字可以上網找實作範例嗎？
7F：→ s860134: 關鍵字 -> 分數 想是沒什麼客觀標準拉...05/09 00:17
那請問 關鍵字 -> 分數 有什麼方式可以做轉換嗎？
※ 編輯: nchunerdy120 (36.231.28.197 臺灣), 05/09/2020 00:31:26
8F：推 ddavid: 講推薦系統很籠統，同樣是推薦系統，其外表的目的性跟內部 05/09 00:53
9F：→ ddavid: 的實際方法都可能天差地遠05/09 00:53
10F：→ ddavid: 你在用的導航系統也是推薦系統（推薦你路線），Google廣告05/09 00:54
11F：→ ddavid: 也是推薦系統（嘗試推薦你更可能有興趣的廣告），Facebook 05/09 00:55
12F：→ ddavid: 推薦你可能認識的好友也是推薦系統，推薦系統其實是一個太05/09 00:55
13F：→ ddavid: 大的類別，只講推薦系統其實沒有解答到到實作方向的答案05/09 00:56
了解，感謝您～ 小弟剛拜讀完您的文章，有在回文下面提問，再麻煩您解惑了
14F：推 silverair: RNN語意分類？tensorflow官方教學有輸入IMDB評論，然後05/09 01:35
15F：→ silverair: 判斷這個評論是屬於正面或負面05/09 01:35
不只是要做情緒分析唷，主要是希望產出一個篩選器，透過填寫篩選器的attribute最終
導向符合理想的店家～
※ 編輯: nchunerdy120 (36.231.28.197 臺灣), 05/09/2020 09:41:53
16F：推 ouryouth: 大部分的評論都有這三種attributes嗎 沒有的話感覺data 05/13 19:32
17F：→ ouryouth: 很難處理 05/13 19:32
18F：推 ddavid: 樓上，當然不一定有啊，沒有的你就是要給個missing值之類 05/21 15:21
19F：→ ddavid: 的來標記 05/21 15:21