期末快到了，需要每個(gè)學(xué)生給任課老師寫一段評(píng)語(yǔ)。我打算試試用NLP來(lái)做一下語(yǔ)義分析，比如這段評(píng)語(yǔ)是希望老師少留作業(yè)、還是希望多講解習(xí)題、還是希望其他等等。另外，我還想再分析一下句子的強(qiáng)弱，比如是比較希望、還是強(qiáng)烈希望等等。
這是一個(gè)典型的unsupervised learning，是從一段話中提取觀點(diǎn)，并判斷觀點(diǎn)的強(qiáng)度。我能想到的方法就是dependency parsing，但是我還是不太明白具體應(yīng)該怎么做。懇請(qǐng)專業(yè)人士指點(diǎn)一下！
謝謝！
好奇為什么這個(gè)定義為unsupervised learning.
就語(yǔ)義分析部分可以看成unsupervised learning。提取出學(xué)生評(píng)語(yǔ)希望的內(nèi)容，可以大致算是topic extraction。 可以嘗試先聚類，理想狀況是講解習(xí)題的評(píng)語(yǔ)聚成一類，少留作業(yè)的評(píng)語(yǔ)聚成一類。然后針對(duì)每一個(gè)類別做摘要，算法可以是textrank之類的。
至于觀點(diǎn)強(qiáng)度我個(gè)人認(rèn)為是supervised learning。你先構(gòu)造一批訓(xùn)練集，并且對(duì)每條評(píng)語(yǔ)標(biāo)注['非常強(qiáng)烈','強(qiáng)烈','一般'...]。標(biāo)注類別依據(jù)實(shí)際情況確定，注意每個(gè)類別的數(shù)據(jù)量盡可能均衡，然后用多分類的任何算法都可以。當(dāng)然你用dependency 也可以，不過(guò)受通常中文dependency存在較大噪音，而且受評(píng)語(yǔ)質(zhì)量影響非常大。最后，你用一些強(qiáng)度詞典進(jìn)行打分也是可以的。
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曾工作于聯(lián)想擔(dān)任系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工程師，曾在博彥科技股份有限公司擔(dān)任項(xiàng)目經(jīng)理從事移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)管理及研發(fā)工作，曾創(chuàng)辦藍(lán)懿科技有限責(zé)任公司從事總經(jīng)理職務(wù)負(fù)責(zé)iOS教學(xué)及管理工作。
浪潮集團(tuán)項(xiàng)目經(jīng)理。精通Java與.NET 技術(shù)， 熟練的跨平臺(tái)面向?qū)ο箝_(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，技術(shù)功底深厚。 授課風(fēng)格 授課風(fēng)格清新自然、條理清晰、主次分明、重點(diǎn)難點(diǎn)突出、引人入勝。
精通HTML5和CSS3；Javascript及主流js庫(kù)，具有快速界面開(kāi)發(fā)的能力，對(duì)瀏覽器兼容性、前端性能優(yōu)化等有深入理解。精通網(wǎng)頁(yè)制作和網(wǎng)頁(yè)游戲開(kāi)發(fā)。
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