获取定性信息的自然语言处理

我有一个要求,我不知道NL是否可以做到这一点.Plz建议.

我的要求是用英语扫描一个句子并找出一些关于它的定性信息.例如,句子中的名词,名词中的名词以及对它们所说的内容都是描述性的,暗示性的,或者它是积极的还是消极的.

举个例子,假设我在Facebook上有一个粉丝页面,有人在我的墙上发帖子.我需要知道帖子是否说明了我的好坏,因此我可以将其映射到感知范围,例如-10到+10.

使用自然语言处理工具包可以完成这样的事情吗？如果不是,那么方式是什么.

在此先感谢Shyam

是的,自然语言处理方法可以做你问什么:

要找出文本中的"名词",称为POS-Tagging.识别句子的句法结构称为解析.根据您的解析方法以及语言的语法有多严格,您可能需要查看语义角色标注以及在句子中查找主题/对象.对语句的极性(正/负)进行分类称为情绪分析.

Python NLTK提供了一些你可以开始使用的工具,但是情绪分析是一个活跃的研究领域,也是许多其他NLP方法必须协同工作的任务,所以它当然不是开始使用NLP的最简单的领域. .无论如何,Pang&Lee(2008)对该领域的学术研究进行了调查.