Troll هي أداة لإجراء تحليل المشاعر (أي: "هل هذا شقي أو لطيف") على كتل تعسفية للنص وربطه مع مستخدم فريد. باستخدام هذه البيانات ، جنبًا إلى جنب مع شبكة عصبية ساذجة إلى حد ما وبعض بيانات التدريب ، يمكن أن يتم تسويات المستخدمين على أنها "المتصيدون".
يستخدم Troll redis لتخزين البيانات. بمجرد تشغيل Redis ، يمكنك تثبيت القزم باستخدام NPM:
npm install troll var troll = require ( 'troll' ) ;
troll . analyze ( 'This is totally awesome!' , 'user123' , function ( err , result ) {
console . log ( result ) ; // 2.5
} ) ;
troll . analyze ( 'This is lame.' , 'user456' , function ( err , result ) {
console . log ( result ) ; // -1.333
} ) ;قبل محاولة تصنيف مستخدم ، ستحتاج إلى تدريب القزم. يمكنك تحديد بيانات التدريب الخاصة بك أو استخدام مجموعة أساسية يتم تضمينها. لتحميل مجموعة التدريب المضمنة:
troll . train ( function ( err , result ) {
console . dir ( result ) ; // { error: 0.0049931996067587685, iterations: 802 }
} ) ;بمجرد التدريب ، يمكنك الآن التصنيف:
troll . classify ( 'user123' , function ( err , result ) {
console . dir ( result ) ; // { total: 9, sum: 36, troll: 0.010294962292857838 }
} ) ; تمثل القيمة التي يتم إرجاعها لمفتاح troll احتمال أن يكون هذا المستخدم عبارة عن قزم. بمعنى آخر ، من المحتمل أن تمثل قيمة 0 مستخدمًا ودودًا بشكل خاص ، في حين أن قيمة 1 ستكون ... آه ، Ted Dziuba؟
تدعم وحدة تحليل المشاعر الأساسية "حقن" أزواج مفتاح/قيمة إضافية. هذا مفيد في بعض المواقف التي قد ترغب في استبعادها أو حتى قائمة بعض الكلمات السوداء بناءً على حالة استخدام معينة. على سبيل المثال:
troll . inject ( {
'stupid' : - 5 ,
'lame' : - 5
} ) ;
troll . analyze ( 'This is totally stupid and lame!' , 'user123' , function ( err , result ) {
console . log ( result ) ; // -5.833
} ) ; يستخدم Troll بيئتك من خلال النظر في process.env لإعدادات الاتصال. إذا لم يتم العثور على أي منها ، يتم استخدام إعدادات اتصال redis الافتراضية:
TROLL_HOST: null
TROLL_PORT: null
TROLL_PASS: null
npm test