如何分析我网站上用户的评论信息？
任何人都可以建议一种方法来处理信息并分析用户在我网站上的文章上发布的评论中的数据。
我确实想按如下方式处理评论：
例如：像一篇关于计算机化的文章可能会得到以下评论：
- 我喜欢计算机化，因为它使工作变得更容易。
- 计算机化正在加剧失业，因为一台计算机可以比 4 个人更好地工作。
我如何处理这些信息 -
：我接受评论并尝试识别其中的一些预定义[和可扩展]关键字。
Can anybody suggest a way to process the information and analyze the data from the comments users post on a article in my website.
I exactly want to process the comments as follows:
Example: Like on a article on computerization may get the following comments:
- I love computerization as it makes the work easier.
- Computerization is spreading unemployment as 1 computer can work better than 4 people.
How I process this information -
: I take the comments and try to recognize some predefined[and extensible] keywords in it.
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评论（1）
假设您正在尝试从评论中提取一些有用的信息，您可以将一些机器学习应用于评论，以对其中包含的数据、情绪等进行分类或分类。
您可以对文本进行多种不同类型的学习，但是我个人建议使用支持向量机或朴素贝叶斯分类器来对评论进行分类和分析。您也可以使用聚类，但您选择的解决方案中需要有自然语言处理的元素。您可以使用许多不同的库来实现要使用的代码，即 svmlight、javaml等。我个人使用过javaml，它是一个很好的库。
Assuming that you are trying to extract some useful information from the comments, you could apply some machine learning to the comments to classify or categorize the data contained within, the sentiments etc.
There are number of different types of learning you can do on the text, however I personally recommend using support vector machines or a naive bayes classifier to be able to categorize and analyze the comments. You could also possibly use clustering, but there needs to be an element of natural language processing in the solution you choose. There are number of different libraries that you can use to implement the code to use either, i.e. svmlight, javaml, etc. I have personally used javaml and it is a good library.