文章目录一、情感极性分析概述1. 定义2. 情感极性的类别3. 应用场景二、情感极性分析的技术方法1. 基于规则的方法a. 关键词打分b. 情感词典的使用2. 基于机器学习的方法a. 监督学习方法b. 深度学习方法三、Python进行情感极性分析 一、情感极性分析概述情感极性分析（Sentiment Polarity Analysis）是自然语言处理技术的一部分，它关注于从文本数据中自动检测和分
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2024-07-16 15:06:41
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主题分析也同分组分析一样可分为列表形式和分组形式。制作列表形式的主题分析时，将分组字段区域设置为空，列表字段不为空即可；制作分组形式的主题分析时，将分组字段和列表字段均不设置为空即可。这里以列表形式的主题分析为例介绍主题分析的制作方法。下面将以分析某产品的退货情况来介绍主题分析的建立过程。第一,选择数据源和主题，
目录背景LDA理解目标优化代码演示LDA，这里的LDA是指Linear Discriminant Analysis，即线性判别分析，不是主题模型的LDA主要是用来进行降维分析的一种方法，在工作学习中用的更多的可能是PCA来降维，LDA跟PCA的区别在于LDA是有监督的一种降维方法。背景为什么要降维呢？这里面涉及到另一个话题，叫维度灾难：The Curse of Dimensionality in
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2024-10-11 19:56:53
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本文主要是将论文《Using thematic analysis in psychology》中的内容进行了简要记录。定义什么是thematic analysis? 文中给出的定义是：Thematic analysis is a method for identifying, analysing, and reporting patterns (themes) within data. It mi
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2024-03-26 09:42:22
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主题模型历史： Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。1999年，Thomas Hofmann又在此基础上，提出了概率性潜在语义索引（Probabilistic Latent Semantic Indexing，简称PLSI）。 隐含狄利克雷分配LDA可能是最常见的主题模型，是一般化的PLSI，由Blei, Da
电影主题分析的情感分析在如今的影视行业中扮演着重要的角色，能够帮助制作团队了解观众的情感反馈和偏好，以便更好地进行创作。在这篇博文中，将详细记录如何使用 Python 来实现电影主题的情感分析，具体包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和进阶指南。
## 环境配置
为了进行电影主题分析的情感分析，我们首先需要配置好相应的环境。以下是我们将使用的主要库和工具：
- Python
本文建立LDA主题模型，挖掘商品评论的潜在主题。
原创
2022-11-10 09:39:57
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如果已经安装TextBlob,需要更新则需要运行：$ pip install -U textblob nltk如果第一次安装TextBlob，你可能需要下载必要的NLTK语料库。命令：$ curl https://raw.github.com/sloria/TextBlob/master/download_corpora.py | python使用此命令下载语料库：$ >python
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2023-12-27 18:18:10
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最近一段时间学习了主题模型，主要是plsa和lda，本来打算也写一下plsa的，不过发现网上有一篇非常好的博文就直接转载了(还是懒。。)，然后就只写下lda吧。。lda的开源代码比较出名的一个是python的ariddell/lda，另一个是GibbsLDA++，这两个都大致浏览了一下。下面主要说下python版的。首先看下初始化部分的代码def _initialize(self, X):
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2023-10-13 23:47:41
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一 前言情感分析（Sentiment Analysis），也称为情感分类，属于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的一个分支任务，随着互联网的发展而兴起。多数情况下该任务分析一个文本所呈现的信息是正面、负面或者中性，也有一些研究会区分得更细，例如在正负极性中再进行分级，区分不同情感强度.文本情感分析（Sentiment Analysis）是
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2023-08-21 09:39:30
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PaddleHub教程合集—（2）PaddleHub预训练模型Senta完成情感分析Senta—情感倾向分析（Sentiment Classification）;针对带有主观描述的中文文本，可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度，能够帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控，为企业提供有利的决策支持。一、定义待预测数据在aistudio运行直接以下语句； 如果在本地运行该项目
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2023-11-16 20:50:09
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使用pytorch进行IMDB情感分析建议：将代码整合到main()函数中。1. 配置1.1 设置cuda和随机种子# 设置cuda
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
SEED = 1234
torch.manual_seed(SEED) # 为cpu设置随机种子
torch.cuda.m
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2024-05-16 12:22:06
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情感分析或观点挖掘是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。该领域的开始和快速发展与社交媒体的发展相一致，如评论、论坛、博客、微博、推特和社交网络，因为这是人类历史上第一次拥有如此海量的以数字形式记录的观点数据。早在 2000 年，情感分析就成为 NLP 中最活跃的研究领域之一。它在数据挖掘、Web 挖掘、文本挖掘和信息检索方面得到了广泛的
随着Web2.0技术的出现和发展，互联网上（包括门户网站、电子商务网站、社交网站、音/视频分享网站、论坛、博客、微博等）产生了海量的、由用户发表的对于诸如人物、事件、产品等目标实体的评论信息。例如，下面这两个短文本评论：（1）“比较了多个智能手机后选择了8150，性价比还可以。另外，就是考虑到它是3...
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2015-11-25 08:32:00
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研究人员对各大电商平台海量用户的评价数据进行分析，得出智能门锁剁手攻略。语义透镜顾客满意度和关注点我们对于评价数据进行LDA建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行分析，换言之，LDA提供了一种较为方便地量化研究主题的机器学习方法。我们使用最大似然估计进行最优化主题个数的选取。当主题个数定为20的时候，似然估计数最大，即留言板数据分为20个主题的可能性比较大。将模型生成的20个主题中的
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2024-05-10 09:14:33
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Simple Sentiment Analysis在第一篇教程中不关心实验结果好坏，只介绍基本概念，是读者对情感分析有初步了解。使用PyTorch和TorchText构建模型用来检测一句话情感（检测句子是持1肯定或0否定态度）本文使用IMDB电影评论数据集。1 - 介绍RNN网络简单介绍输入：一句话（单词序列）X={x1,x2,......xt}该序列依次输入模型（一次输入一个）得到响应隐藏层输出
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2024-04-15 12:24:39
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2018年google推出了bert模型，这个模型的性能要远超于以前所使用的模型，总的来说就是很牛。但是训练bert模型是异常昂贵的，对于一般人来说并不需要自己单独训练bert，只需要加载预训练模型，就可以完成相应的任务。下面我将以情感分类为例，介绍使用bert的方法。这里与我们之前调用API写代码有所区别，已经有大神将bert封装成.py文件，我们只需要简单修改一下，就可以直接调用这些.py文件
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2024-08-16 13:40:20
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一、本案例采集京东网站热水器不同品牌的评论数据进行分析1.导入数据1 import pandas as pd
2 data = pd.read_csv('comment.csv')
3 data.head()2.数据探索①绘制各品牌的销售情况1 brand_dis = data['品牌'].value_counts() #统计各类品牌的销量.sort_values()
2 import matp
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2024-04-25 11:43:38
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LSTM和GRU的注意点：第一次调用之前，需要初始化隐藏状态，如果不初始化，默认创建全为0的隐藏状态往往使用LSTM or GRU的输出最后一维的结果，来代表LSTM、GRU对文本处理的结果，其形状为[batch_size,num_directions*hidden_size]
并不是所有模型都会使用最后一维的结果如果实例化LSTM的过程中，batch_size=False,则output
snownlp是一个用于中文自然语言处理的库，它具备情感分析、文本分类、分词等基本功能。情感分析是它的一项重要功能，能够对用户输入的文本进行正向或负向情感的识别，并为进一步的数据挖掘提供基础。
# 背景定位：情感分析的重要性与技术定位
在当今社会，通过社交媒体和在线评论表达情感的方式越来越普遍，因此对这些文本数据的情感分析变得尤为重要。在众多情感分析模型中，snownlp由于其对中文文本的优秀
