troll

トロール

言語感情分析とニューラルネットワーク...トロール用。

Trollは、テキストの任意のブロックでセンチメント分析（つまり、「これはいたずらまたは素敵です」）を実行し、それを一意のユーザーと関連付けるためのツールです。このデータを使用して、かなりナイーブなニューラルネットワークといくつかのトレーニングデータと組み合わせて、ユーザーは「トロール」として慣れさせることができます。

インストール

Trollは、データストレージにRedisを使用します。 Redisが稼働したら、NPMを使用してTrollをインストールできます。

npm install troll

文字列分析

 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
} ) ;

トレーニング

ユーザーを分類しようとする前に、トロールをトレーニングする必要があります。独自のトレーニングデータを指定するか、含まれている基本セットを使用できます。付属のトレーニングセットをロードするには：

 troll . train ( function ( err , result ) {
    console . dir ( result ) ;    // { error: 0.0049931996067587685, iterations: 802 }
} ) ;

ユーザー分類

訓練されたら、次を分類できます。

 troll . classify ( 'user123' , function ( err , result ) {
    console . dir ( result ) ;    // { total: 9, sum: 36, troll: 0.010294962292857838 }
} ) ;

trollキーの値は、そのユーザーがトロールになる確率を表しています。言い換えれば、 0の値は特にフレンドリーなユーザーを表す可能性がありますが、 1の値は...ええと、dziuba？

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センチメントエンジンの変更

基礎となるセンチメント分析モジュールは、追加のキー/バリューペアを「注入」することをサポートしています。これは、特定のユースケースに基づいて特定の単語を除外またはブラックリストに登録することを望む特定の状況で役立ちます。例えば：

 troll . inject ( {
    'stupid' : - 5 ,
    'lame' : - 5
} ) ;

troll . analyze ( 'This is totally stupid and lame!' , 'user123' , function ( err , result ) {
    console . log ( result ) ;    // -5.833
} ) ;

Redis接続オプション

Trollは、接続設定についてprocess.envを調べて環境を使用します。ない場合、デフォルトのRedis接続設定が使用されます。

 TROLL_HOST: null
TROLL_PORT: null
TROLL_PASS: null

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テスト

npm test

クレジット

• ヘザーアーサーによるニューラルネットワーク
• ボーイングの読者のコメントを削ることにより、推測され、その後凝縮されたトレーニングデータ。