實時情感分析是指處理自然語言文本（或語音）流以提取主觀信息。 瑣碎的用例用于構建推薦引擎或查找社交媒體趨勢。

我選擇了Apache Storm作為實時處理引擎。 Storm非常強大（我們正在生產中使用它），并且非常容易在其之上實現自定義邏輯。

我編寫了一個非常簡單的項目（ 源代碼 ），該項目可以實時進行情感分析（使用隨機句子作為輸入數據）。 范圍是獲取隨機句子作為輸入，然后執行一些情感分析。 最終確定當前句子的分數是正還是負，并保持結果。

實現邏輯如下：

（虛擬噴口）帶有隨機句子的Feed管道。

（加粗螺栓）阻止任何對計分無用的單詞。 創建一個不包含無用詞（例如文章）的新句子，并將其傳遞給下一個組件。

（正計分）獲得句子（修飾的）句子并提供正分。

（負計分螺栓）獲得句干并提供負分。

（最終得分螺栓）比較正負分數，并確定此句子是正數還是負數。

（持久性螺栓）持久化處理的數據：
原始句子，修改句子以及最終，正面和負面分數
作為持久性存儲，我選擇了Apache HBase （僅供參考），它以批處理模式存儲事件。 使用Storm（Tick Tuple）的內部觸發機制，每1秒觸發一次批量持久性（可配置）。 除了HBase之外，我們還可以輕松使用Redis，Cassandra，MongoDB或Elasticsearch（所有這些在此用例中均有效）。

每個詞干和計分螺栓都在內存數據庫中使用虛擬對象，其中包含可用于對每個句子進行評分/加粗的所有相對單詞。

為了在單個節點或集群中運行此示例，可以使用Storm項目Flux 。 整個拓撲管道是使用單個配置文件（ topology.yaml ）定義的。

示例運行：

Local execution: storm jar target/sentiment-analysis-storm-0.0.1-SNAPSHOT.jar org.apache.storm.flux.Flux --local src/test/resources/flux/topology.yaml -s 10000Cluster execution: storm jar target/sentiment-analysis-storm-0.0.1-SNAPSHOT.jar org.apache.storm.flux.Flux --remote src/test/resources/flux/topology.yaml --c nimbus.host=localhost

另外，有一個簡單的JUnit測試（ SentimentAnalysisTopologyTest ），該測試在本地執行相同的拓撲。

您可以查看自述文件以了解詳細信息。 至于先決條件，您可以檢查我的最新帖子 ，以安裝單個本地HBase實例和帶有2個Workers的本地Storm集群。

這是使用Apache Storm進行情感分析的非常簡單的方法。 我希望有更多的空閑時間來撰寫新文章，并提供用于情感分析的切實可行的解決方案。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2015/12/real-time-sentiment-analysis-example-apache-storm.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Apache Storm的实时情绪分析示例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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