Bon algorithme pour l'analyse des sentiments

J'ai essayé naïf classificateur de bayes, et ça fonctionne très mal. SVM fonctionne un peu mieux, mais toujours horrible. La plupart des papiers que j'ai lu à propos de SVM et naive bayes, avec quelques variantes(n-gram, POS, etc), mais tous d'entre eux donne des résultats proches de 50% (les auteurs des articles parlent de 80% et élevé, mais je cannt pour obtenir la même précision sur des données réelles).

Est-il plus puissant méthodes à l'exception lexixal analys? SVM et Bayes supposons que les mots indépendants. Ces approche dite de "sac de mots". Si nous supposons que les mots sont associés?

Par exemple: Utilisation de apriory algorithme pour détecter si des phrases contenant "mauvais et horrible", puis 70% probality cette phrase est négative. Aussi, nous pouvons utiliser la distance entre les mots et ainsi de suite.

Est-ce une bonne idée ou je suis d'inventer de vélo?

OriginalL'auteur Neir0 | 2012-06-11