Nlp 特征向量构建分类器，检测主观性

我试图建立一个分类器来检测主观性。我有带有主观和客观标记的文本文件。我对从这些数据中创建特征的概念几乎一无所知。我找到了主客观标签的词汇。我可以做的一件事是创建一个功能，让单词出现在各自的字典中。可能是主客观词典中的词数。之后，我打算使用朴素贝叶斯或支持向量机来开发模型

我的问题如下

我的方法正确吗

我可以创建更多功能吗？如果可能的话，建议一些或指向我一些文件或链接

我可以做一些测试，比如chi-sq等，从字典中识别有效单词吗

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你基本上在正确的轨道上。在做任何其他事情之前，我会尝试用你们已经拥有的特性应用分类器，看看它的工作情况如何

事实上，改进你的工作最好的方法是在谷歌上搜索主观分类论文并阅读它们（有很多）。例如，列出了此任务的典型功能

是的，卡方可以用于构建文本分类词典（其他常用的方法有TD*IDF、逐点互信息和LDA）

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此外，最近新的基于神经网络的文本分类方法，如和展示了情绪分析的最新结果，因此它们可能也适用于主观性分类。

感谢@denis为我提供了正确的资源并确认了该方法。这对我有很大帮助