-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 46
New issue
Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.
By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.
Already on GitHub? Sign in to your account
[rojak-analyzer] Skor sentimen #138
Comments
Kita juga bisa pake model regresi untuk ini sih, tapi ya gitu kita perlu data training haha |
@pyk hmm kalo dari sisi user (bukan ngitung scoringnya) sih menurutku -5 sampe +5 terlalu besar range nya. Reasoningnya: Nah di kita yang utama ada 3 poin kan sebenarnya: negatif, netral, dan positif. Dengan mengacu ke alesan di atas yang 5 range, menurutku cukup dari -3 sampai -3 (7 range) atau bahkan -2 sampai +2 (5 range): -2 sangat negatif, -1 negatif, 0 netral, +1 positif, +2 sangat positif. Simple. Nah untuk metode skoring di belakangnya bentar ya baca-baca paper dulu siapa tahu ada yang menarik, besok deh :D Jadi skoring yang kita dapet melalui metode apapun nanti di scale/normalize ke yang 5 range itu. Gimana? |
Ini ada yang menarik juga: http://stackoverflow.com/questions/33543446/what-is-the-formula-of-sentiment-calculation Papernya: Scaling Policy Preferences from Coded Political Texts http://www.kenbenoit.net/pdfs/Loweetal_2010_LSQ.pdf |
@girikuncoro yup bener mas, mungkin contoh skala
Setuju 🙇 |
Update: Untuk sekarang ini kita ada score Untuk score seberapa positif dan negatif kita belum ada |
Regarding #126
Disini kita mau diskusikan tentang skor sentiment nya. Untuk
rojak-analyzer
sekarang skor yang kita dapet darirojak
itu seberapa yakin (confident score) saat dia nentuin sentiment nya.Mungkin dari sisi user kita malah pangen tau sih: dari scale -5 ke 5, seberapa positif atau negatif sih berita ini?
Cara nentuin skornya gimana ya? apa simply kita pake bag-of-words untuk polarity score?
The text was updated successfully, but these errors were encountered: