LINUX.ORG.RU

История изменений

Исправление alex4321, (текущая версия) :

Далее мнение не то, что не волшебника - но даже человека, который толком не учится (так, поосиливал чутка теории, взял готовые велосипеды и пилит некритичное поделие) :

анализировать текст сообщений (ну хоть на форуме) на предмет «обычный»/«не обычный» - это первый и самый простой этап

Какого рода обычность/необычность надо оценивать (ну и насколько много входных данных)? А то может тут лучше пойдут средства попроще этих наших упомянутых выше ИНС (или deeplearning4j может не только в них).

и для них выполнять вышеупомянутый анализ + вычислять отношение к объекту

В смысле - установить связь с какой-то сущностью и попытаться классифицировать настрой? Возможно, здесь можно обойтись без велосипеда (в английский в этом плане могла бы пара из какого-то (не вспомню) IBM-го API и их же Tone Analyzer-а, в русский - вроде поделия от Abbyy (InfoExtractor и Smartclassifier соответственно, ЕМНИП)).

Исходная версия alex4321, :

Далее мнение не то, что не волшебника - но даже человека, который толком не учится (так, поосиливал чутка теории, взял готовые велосипеды и пилит некритичное поделие) :

анализировать текст сообщений (ну хоть на форуме) на предмет «обычный»/«не обычный» - это первый и самый простой этап

Какого рода обычность/необычность надо оценивать (ну и насколько много входных данных)? А то может тут лучше пойдут средства попроще этих наших упомянутых выше ИНС (или deeplearning4j может не только в них).

и для них выполнять вышеупомянутый анализ + вычислять отношение к объекту

В смысле - установить связь с какой-то сущностью и попытаться классифицировать настрой? Возможно, здесь можно обойтись без велосипеда (в английский в этом плане могла бы пара из какого-то (не вспомню) IBM-го API и их же Tone Analyzer-а, в русский - вроде поделие от Abbyy (InfoExtractor и Smartclassifier, ЕМНИП)).