接上一篇：你所不知道的 Transformer！超详细的 Bert 文本分类源码解读 | 附源码章节背景介绍预处理完整的 GitHub 项目代码地址：https://github.com/...
原创
2022-09-23 09:30:37
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文章目录1 前言1.1 项目介绍2 情感分类介绍3 数据集4 实现4.1 数据预处理4.2 构建网络4.3 训练模型4.4 模型评估4.5 模型预测5 最后 1 前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍 一个项目基于GRU的 电影评论情感分析1.1 项目介绍其实，很明显这个项目和微博谣言检测是一样的，也是个二分类的问题，因此，我们可以用到学长之前提到的各种方法，即：朴素贝叶斯或者逻辑回归
在这个实验中，数据的预处理过程以及网络的初始化及模型的训练等过程同前文《利用Pytorch+LSTM实现中文新闻分类》，具体这里就不再重复解释了。如果有读者在对数据集的预处理过程中有疑问，请参考我的其他博客，里面对这些方法均有我的一些个人体会，这里直接贴上源码。## 导入本章所需要的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotli
章节背景介绍预处理完整的 GitHub 项目代码地址
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2022-08-11 10:08:27
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文章目录准备数据搭建模型实现细节训练模型用户输入完整代码 在之前的笔记中，我们设法使用RNNs和 Bag of Tricks for Efficient Text Classification中的FastText模型实现了约85%的测试准确率。在这篇笔记中，我们将使用卷积神经网络(CNN)进行情感分析，实现 Convolutional Neural Networks for Sentence
文章目录准备数据搭建模型不同的RNN架构Bidirectional RNNMulti-layer RNNRegularization实现细节训练模型用户输入完整代码后续行动 在前面的笔记中，我们记下了基本面，以便进行情绪分析。在这个笔记本里，我们会得到不错的结果。 我们将使用： packed padded sequencespre-trained word embeddingsdiffere
情感分析在NLP领域中是应用很广泛的技术，一般用深度学习来解决这一类的问题。其实我的理解就是情感分析就是一个分类问题。这里我爬取了京东小米9的用户评论，正面和负面的评价各1000条，爬虫和整体的代码我放在了 GitHub 。然后我把预训练的词向量文件放在了 百度网盘，提取码：rxci。 我们一起来看看数据长得啥样，首先是小米9正面的评价： 然后是小米9负面的评价： 从这些数据印证了一句话，幸福的人
# PyTorch中文情感分析
## 概述
情感分析是一种通过自然语言处理和机器学习技术来确定文本中的情绪和情感倾向的任务。PyTorch是一个常用的深度学习框架，它提供了强大的工具来构建情感分析模型。本文将介绍如何使用PyTorch进行中文情感分析，并提供相应的代码示例。
## 数据集
首先，我们需要准备一个用于训练和测试的数据集。在这个例子中，我们将使用一个包含情感标签的中文评论数据集
原创
2023-07-21 11:03:16
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一、学习目标1.学习各种思想的情感模型2.了解通过情感诱发方法所建立的情感模型二、情感模型 想要进行情感计算，首先步骤就是对情感建模，要分析理解情感的产生，从而才能让计算机理解情感。由于情感是感性的，所以现有的情感模型都是基于研究者的猜想和假设。以下是各种情感模型：三、基于基本情感论的情感模型情感是离散的、分门别类的、复杂情绪由基础情感相互组合
基于Pytorch的中文情感分析实践注：本文为学习 DataWhale 开源教程《深入浅出 Pytorch》第四章所做学习笔记，基于实战教程，实现了使用 LSTM 模型的中文微博情感分析全过程。一、数据及环境基础 本文使用中文微博情感分析数据集（Pytorch_practice/weibo_senti_100k.csv at main · nowadays0421/Pytorch_practice
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2023-08-30 17:44:36
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第四节 情感分析模型从简单到复杂，依次构建：Word Averaging模型RNN/LSTM模型CNN模型准备数据TorchText中的一个重要概念是Field。Field决定了你的数据会被怎样处理。在我们的情感分类任务中，我们所需要接触到的数据有文本字符串和两种情感，“pos"或者"neg”。Field的参数制定了数据会被怎样处理。我们使用TEXT field来定义如何处理电影评论，使用LABE
文章目录1 前言2 情感文本分类2.1 参考论文2.2 输入层2.3 第一层卷积层：2.4 池化层：2.5 全连接+softmax层：2.6 训练方案3 实现3.1 sentence部分3.2 filters部分3.3 featuremaps部分3.4 1max部分3.5 concat1max部分3.6 关键代码4 实现效果4.1 测试英文情感分类效果4.2 测试中文情感分类效果5 调参实验结论
文章目录0 前言1 数据准备1.1 路径、常量、超参数1.2 加载数据集2 文本清洗3 分词4 工具类、文本向量化5 模型构建6 评估7 总览8 实时测试 0 前言使用数据集：微博数据集，共有约12万条数据，标签数为2。 配置环境：Rtx3060 Laptop/AutoDL1 数据准备1.1 路径、常量、超参数# 路径
DATASET_PATH = '../data/weibo/weibo_se
情感分析是对带有情感色彩（褒义贬义/正向负向）的主观性文本进行分析，以确定该文本的观点、喜好、情感倾向。本文将针对顾客对酒店的评论数据，进行建模，并通过模型进行预测。演示情感分析中的常用操作，包括分词，文本向量化，及使用朴素贝叶斯(Naive Bayes)方法进行建模、预测。每条记录包括评论内容和标记喜好的标签，标签只有2个值：1代表喜欢，0为不喜欢。下图显示了4条数据：下面我们使用Alink来进
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2023-09-28 22:37:26
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一、cnsenti中文情感分析库(Chinese Sentiment))可对文本进行情绪分析、正负情感分析。对了，强调一下，这是大邓出品的python第三方包^_^，大家可以通过pip实现安装。github地址 https://github.com/thunderhit/cnsentipypi地址 https://pypi.org/project/cnsenti/特性情感分析默
python 舆情分析 nlp主题分析 （1） 待续: 前文摘要：
微博热门话题：#中印双方达成五点共识# 阅读量2.4亿，讨论7430条。
1、数据采集，使用python+selenium,采集该话题下的博文及作者信息，以及每个博文下的评论及作者信息；
2、数据预处理，采用Jieba库，构建用户词典，以达到更好的分词；情感分析，采用snownlp库，寻找政治类积极和负面词向量做一个
# Python中文情感分析API实现教程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现中文情感分析API。我们将分为多个步骤来完成这个任务，并为每个步骤提供相应的代码和注释。
## 流程图
下面是整个实现过程的流程图：
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| Start |
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| 1. 导入所
在自然语言处理中，文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本文将介绍它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。例如，我们可以分析用户对产品的评论并统计用户的满意度，或者分析用户对市场行情的情绪并用以预测接下来的行情。 目录1 文本情感分类数据1.1 读取数据1.2 预处理数据1.3 创建数据迭代器2 使用循
# Python LSTM 中文情感分析
在自然语言处理中，情感分析是一项重要的任务，它可以帮助我们了解文本中蕴含的情感倾向，对于企业的舆情监测、产品评论分析等领域具有重要意义。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的LSTM神经网络进行中文情感分析。
## LSTM简介
长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent N
# Python中文情感分析流程
## 概述
在本文中，我们将教授一位刚入行的小白如何实现Python中文情感分析的流程。情感分析是一种文本挖掘技术，用于识别文本中的情感色彩，例如积极、消极或中性。我们将使用Python的一些库和工具来实现这个流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特征提取
