1. 语言模型2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析3. ELMo算法原理解析4. OpenAI GPT算法原理解析5. BERT算法原理解析6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质1. 前言在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型，今天给大家介绍google新发布的BERT模型。B
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2024-01-21 06:21:20
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目录前言1. 数据处理2. Bert3. 模型训练4. 模型测试 前言1. 数据处理def load_data(args, path, tokenizer):
classes = ['pos', 'neg']
def process(flag):
tokens = []
labels = []
seqs = []
今天帮助了以为外国人做了一下keras版本的中文情感分析，我这里...
原创
2022-08-11 21:57:38
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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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情感倾向分析得方法主要有两类：
基于情感词典的方法；
基于机器学习的方法
其中，基于情感词典的方法需要用到标注好的情感词典，英文的词典有很多，中文的话，主要有知网整理的Hownet和台湾大学整理发布额NTUSD这两个情感词典。另外，哈工大信息检索研究实验室开源的《同义词词林》也可以作为情感词典的补充。
基于机器学习的方法需要大量
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2023-11-03 12:47:35
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# BERT分类器的简单实现
随着自然语言处理（NLP）技术的迅速发展，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）已成为文本分类任务中的一项重要工具。BERT模型的优势在于它可以捕捉上下文中的信息，因此在很多任务上表现出色。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用Python和Transformers库实现BERT文本
原创
2024-09-23 06:37:25
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在这个博文中，我将分享如何利用 Python 实现情感分类，解决我在项目中遇到的问题。在处理情感分类问题时，我们常常会面对数据预处理、特征选择、模型训练等一系列挑战。
### 问题背景
在我们的项目中，情感分类是一项重要任务，用于分析用户对产品的反馈。然而，我们在初期实验中遇到了一些问题，具体现象如下：
- 数据集大小不对导致模型效果不佳
- 特征提取方法不够有效
- 模型训练时性能不稳定
# Python情感分类教程
## 简介
在本教程中，我将向你介绍如何使用Python进行情感分类。情感分类是一项文本分析任务，旨在识别和分类文本中的情感或情绪。本教程将包含以下内容：
1. 数据准备：收集和准备用于训练和测试的文本数据。
2. 特征工程：将文本数据转换为可供机器学习模型使用的特征。
3. 模型训练：使用已准备好的特征和标记的数据来训练情感分类模型。
4. 模型评估：评估模型的
原创
2023-07-29 15:16:20
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一、概述 文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和抽取的过程。情感分析任务按其分析的粒度可以分为篇章级，句子级，词或短语级;按其处理文本的类别可分为基于产品评论的情感分析和基于新闻评论的情感分析;按其研究的任务类型，可分为情感分类，情感检索和情感抽取等子问题。文本情感分析的基本流程如下图所示，包括从原始文本
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2023-11-03 18:30:22
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# 使用BERT进行情感分类的实战项目指导
在NLP（自然语言处理）领域，情感分类是一个重要的任务，广泛应用于市场分析、社交媒体监测等场景。近年来，基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的模型在这个任务上取得了显著的效果。本文将带领你完成一个基于BERT的情感分类项目，适合初学者。
## 项目流程概览
下
多分类情感分析数据集导入数据 数据集从二分类的情感分析进阶到多分类情感分析，数据集采用TREC数据集,这个数据包括6个不同的问题类型。导入数据import os
import time
import torch
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.
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2023-06-09 13:29:27
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目录BERT初探——以情感分类为例（理论篇）初步了解BERTBERT的定义BERT 的模型结构BERT的输入表示BERT的训练方式遮蔽语言模型（masked language modeling)下一句预测（next sentence prediction）具体参数BERT的微调过程总结 BERT初探——以情感分类为例（理论篇）在“BERT初探——以情感分类为例”系列文章中，你将学到：初步了解BE
Introduction
本次比赛的任务是对给定文本进行情感极性分析，情感极性包括正中负三类。这次比赛我的成绩是复赛第8名(共2745支参赛队伍，实际有效提交851个提交)。借助分享本次参赛方案总结，希望能和大家共同交流交流。自从BERT出现后，现在的比赛baseline基本就是BERT之类的模型，其他仅限基于CNN/RNN的模型不堪一击，因此借此次比赛的机会，将我的代码整理出来做成一个支持BER
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2023-09-24 21:46:48
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1. BERT配置1.1. clone BERT 代码1.2. 数据处理2. 修改代码因为这次是分类问题， 所以我们需要修改run_classify.py2.1 加入新的任务类因为我们是做一个分类的任务， 但是2.2 任务类注册3. 运行代码运行代码需要提供参数， 这里我建议直接在pycharm编译器里加参数， 而不用按照官方教材 run xxx.sh4. 运行问题...
原创
2021-08-27 14:55:31
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文本情感分类1.文本情感分类数据集2.使用循环神经网络进行情感分类3.使用卷积神经网络进行情感分类import collections
import os
import random
import time
from tqdm import tqdm
import torch
from torch import nn
import torchtext.vocab as Vocab
import t
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2024-04-03 20:48:58
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关于情感分类(Sentiment Classification)的文献整理
最*对NLP中情感分类子方向的研究有些兴趣，在此整理下个人阅读的笔记(持续更新中)： 1. Thumbs up? Sentiment classification using machine learning techniques年份：2002；关键词：ML；
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2024-05-26 12:32:42
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# Python情感分类实现
情感分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它可以帮助我们分析文本中的情绪和情感倾向。Python提供了丰富的自然语言处理库，如NLTK和TextBlob，可以帮助我们实现情感分类。本文将引导您通过一个简单的示例来了解如何使用Python进行情感分类。
## 1. 安装依赖库
首先，我们需要安装NLTK和TextBlob库。可以使用以下命令来安装它们：
原创
2023-07-15 11:03:56
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在这篇博文中，我将深入探讨利用 Python 和 LSTM（长短期记忆网络）实现情感分类的过程，同时也讨论一些备份与恢复的策略。这是一个信息密集的过程，涉及到多个技术层面的整合与应用。
# 备份策略
为了确保我们的情感分类模型的稳定性和数据的安全性，我们需要制定一个全面的备份策略。该策略包括定期备份模型和相关数据。
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份] --
在近年来，随着社交媒体和在线评论的爆炸性增长，情感分类变得越来越重要。情感分类的任务是识别文本中的情感倾向，通常分为正面、负面和中立。对于这一需求，Recurrent Neural Networks（RNNs）被广泛应用，它们适合处理序列数据，并能够捕捉文本的上下文信息。在这篇博文中，我将详细记录实现“python 情感分类 rnn”过程的各个环节。
> “我们希望通过自动化工具，能够对用户评论
# 文本情感分类：使用 Python 的入门指南
在现代社会，文本数据无处不在。从社交媒体评论到产品评价，情感分析已成为了解公众意见的重要工具。通过对文本进行情感分类，我们可以有效识别出人们对某件事物的积极、消极或中立态度。本文将介绍文本情感分类的基本概念，并提供一个使用 Python 进行情感分析的示例。
## 什么是文本情感分类？
文本情感分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，其
