В настоящее время я работаю над проектом, в котором я использую обработку на естественном языке для извлечения эмоций из текста, чтобы соотнести их с контекстной информацией.

Определение контекстной информации:Каждая информация, которая имеет отношение к описанию ситуации сущности во времени и пространстве.

Описание структуры данных, которую я ищу:

Существует произвольное количество сущностей (например, сущностью может быть человек или группа (хеш-теги Twitter)), из которых я хочу отслеживать контекстную информацию и их разговоры с другими сущностями. Разговоры между сущностями обрабатываются с целью классификации их эмоциональных особенностей. Основные эмоциональные особенности состоят из вектора, который определяет их возникновение в процентах:{fear: 0.1, happiness: 0.4, joy: 0.1, surprise: 0.9, anger: 0} Объекты также могут предоставлять любую контекстную информацию, которой они хотели бы поделиться, например: местоположение, комнатная температура, кровяное давление и т. Д. (Будет обозначаться какконтекстные переменные). Потому что ни количество разговоров сущности, ни количество контекстныхпеременные они хотят поделиться ясно в любой момент времени, структура данных должна быть в состоянии соответствующим образом скорректировать.

ВажныйКаждое изменение в данных также должно представлять свое собственное состояние, так как я с нетерпением жду возможности соотнести определенные изменения в состоянии друг с другом.

пример: Боб и Алиса разговаривают, демонстрируя высокую степень страха. Пару часов спустя у них еще один разговор, который показывает не страх, а счастье. Теперь можно утверждать, что страх высокой величины, сопровождаемый счастьем, на самом деле можно интерпретировать как облегчение эмоций.

Однако, чтобы иметь возможность извлечь эту информацию, мне нужно уметь соотносить разные состояния друг с другом. То же самое касается использования контекстной информации, чтобы соотнести их с отслеживаемыми эмоциями в разговорах. Вот почему каждое изменение состояния должно быть зарегистрировано и доступно.

Чтобы сделать это более ясным для вас, я создалграфический и приложил это к вопросу.

 Теперь актуальный вопрос, который у меня возникает: какую базу данных / структуру данных я могу использовать для решения этой проблемы? Я изучил базы данных событий, но не совсем убедился, смогу ли я легко воссоздать графическую структуру с ними. Я также просмотрел графические базы данных, но не нашел того, что искал.

Поэтому было бы неплохо, если бы кто-то здесь мог, по крайней мере, указать мне правильное направление или помочь мне соответствующим образом изменить мою структуру, чтобы решить проблему. Однако, если есть структуры данных, поддерживающие, то, что я называю этограф базы данных со снимками тогда простота использования является, вероятно, самой важной функцией для фильтрации.