JAVA专业术语集JAVA专业术语集API：Java ApplicationProgrammingInterface API(应用程序接口)是事先写好的代码,组织到相关包。例如 Applet 和 AWT 包包括建立字体、菜单、按钮的类(CLASS)，全部的Java API被包含在JavaTM 2 Standard Edition 1. 在线API文档 2. API文档下载Applet Applet
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2023-09-11 16:01:48
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AAA
认证(Authentication)：验证用户的身份与可使用的网络服务；授权(Authorization)：依据认证结果开放网络服务给用户；计帐(Accounting)：记 录用户对各种网络服务的用量，并提供给计费系统。简称AAA系统。
软件开发网 www.mscto.com
AWT
Abstract Window Toolkit(抽象窗口
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2023-07-25 12:29:53
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这里我给大家推荐一个现成的轮子，百度提供的情感倾向分析API(搜索“百度AI开放平台”即可)。文章开始的集体情感变化曲线就是用这个实现的。使用的方法也很简单，在官网注册之后，可以得到每月免费使用的10W次权限。python可以直接下载百度情感分析的调用模块。 安装方法：pip install baidu-aip使用方法:创建一个python文件写入如下代码from aip import AipNl
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2023-06-29 00:51:15
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你可以从 Github 上面下载到所有的源代码。在这篇教程中，我们将介绍如何将深度学习技术应用到情感分析中。该任务可以被认为是从一个句子，一段话，或者是从一个文档中，将作者的情感分为积极的，消极的或者中性的。 这篇教程由多个主题组成，包括词向量，循环神经网络和 LSTM。在了解这些概念之后，我们将在文章的最后给出完整的代码。在讨论具体的概念之前，让我们先来谈谈为什么深度学习适合应用在自然语言处理
一、详情简介: 1.此文主要研究方向为:基于包含分数的情感词典实现对于各语句的情感分析； 2.情感分析主要基于文本数据，是自然语言处理（NPL）的主要内容。
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2023-08-21 15:15:57
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在处理自然语言文本情感分析时，否定词和语气词的作用不可忽视。它们能够显著改变一个句子的情感倾向。例如，"这部电影不好"中的“不好”是一个明确的否定词，它将整个句子的情感从积极转为消极。进行否定词和语气词情感性转换，特别是在 Python 环境中，需要对文本进行精确分析和处理。
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## 背景定位
在自然语言处理（NLP）领域，通过情感分析对情绪进行量化和解读，已成为多年来研究的热点。而在
# 探索Python在社交网络情感分析中的应用
随着社交网络的迅速发展，我们每天都会在各种平台上发布和阅读大量内容。这些内容中蕴含的情感信息为我们理解公众情绪和舆论动态提供了丰富的基础数据。情感分析，就是一种通过自然语言处理(NLP)技术提取文本中情感倾向性的方法。本文将介绍如何利用Python进行社交网络的情感关键词提取，并展示相关的甘特图和关系图，帮助读者更直观地理解这一过程。
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原创
2024-08-01 16:13:41
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# R语言情感分析词云的实现
R语言广泛用于数据分析和可视化，情感分析和词云是其中的常用功能。本文将指导初学者如何使用R语言实现情感分析并生成词云。下面是我们要遵循的步骤。
### 流程步骤
| 步骤 | 内容 |
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| 1 | 安装和加
词法分析是自然语言处理的基础与关键。在中文自然语言处理中，词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分。汉语是以字为基本书写单位，词语之间没有明显的区分标记，因此进行中文自然语言处理通常是先将汉语文本中的字符串切分成合理的词语序列，然后再在此基础上进行其它分析处理。中文分词是中文信息处理的一个基础环节，已被广泛应用于中文文本处理、信息提取、文本挖掘等应用中。 一个自然语言处理系统必须考虑许多语言
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2024-04-29 08:16:25
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阅读笔记创新点： 基于层级结构的特征降维方法 基于表情符号的特征极性值计算 基于特征极性值的位置权重计算1. 词典的构建情感词典的构建： 《学生褒贬义词典》中的正负情感词，《知网》提供的正负情感词以及搜狗实验室提供的互联网词库SogouW 合并去重 得到本文所需的情感词典MD极性副词词典的构建： 1.郝雷红． 现代汉语否定副词研究 中对否定副词范围界定的基础上，加入了
1、利用函数nextpage获取所需的id顾名思义，这是一个“翻下一页”的函数。可以通过读取url中的id进行自动翻页，利用该函数对股票代码进行获取。以沪深股市为例，在当前页面按F12（Fn+F12），在Elements界面查看，找到下一页的id，即可通过正则表达式获得股票代码数据。注意：使用该函数时，需要download selenium module并在环境变量中配置Chrome 驱动url
朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法
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2021-06-30 17:03:40
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朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它是基于概率论的一种有监督学习方法，被广泛应用于自然语言处理，并在机器学习领域中占据了非常重要的地位。在之前做过的一个项目中，就用到了朴素贝叶斯分类器，将它应用于情感词的分析处理，并取得了不错的效果，本文我们就来介绍一下朴素贝叶斯分类的理论基础和它的实际使用。在学习朴素贝叶斯分类以及正式开始情感词分析之前，
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2021-06-06 21:24:00
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简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。而且SnowNLP非常适合商品评论的情感词分析。
参考链接：
https://github.
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2024-04-26 14:56:18
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计算机视觉：bag of words算法实现图像识别与搜索原理综述基础流程结果与解析数据集结果与解析总结源代码出现的错误及解决方案 原理综述Bag of words，顾名思义，就是单词袋模型。这里的“单词”指代我们在图像数据库中所提取出的“图像特征”，每个特征就是一个单词，如下图所示。我们主要通过匹配图像中出现单词频率“最像”的图像，为其匹配图像。通过获取到的单词直方图，计算其与数据库中图像的欧
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2024-01-12 11:29:32
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【火炉炼AI】机器学习038-NLP创建词袋模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)词袋模型（Bag Of Words, BOW)和词向量（Word Embedding, 也叫词嵌套等）是自然语言处理和文本分析的两个最常用的模型。词袋模型将一段文本看成一系列单
第一部分：提示词工程在情感计算中的突破第1章：情感计算的背景与挑战1.1 情感计算的定义与意义情感计算（Affective 达人类情感的能
很多同学都对自然语言处理感兴趣，但是却不知道应该从哪里下手。Python实用宝典曾写过一篇文章(《短文本分类识别自杀倾向》)，教你从构建数据集到训练数据，再到测试数据，整个流程确实需要耐心的人才能成功走通。不过现在有了paddlehub，我们可以先省略掉构建数据集和训练数据这两个步骤，直接拿模型过来分类。一旦简单版的分类成功了，你就会有动力继续前进，继续学习如何训练属于自己的模型。今天我们用pad
前言今天的30天挑战，我决定学习用斯坦福CoreNLP Java API执行情感分析。几天前，我写了怎样用TextBlob API用Python进行情感分析。我开发了个程序对给定的一些关键字在tweets给出情感分析，现在来看看这个程序看它怎样分析的。 程序今天的demo放在OpenShift上 http://sentiments-t20.rhcloud.com/. 有两个功能。首先，如
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2023-07-20 19:38:40
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目录1.实现2.BUG解决1.词云图实现一、准备环境：Win10+Python 3.6.1 64bit+PyCharm词云库：wordcloud（pycharm如何安装库）汉语分词库：jieba（pycharm如何安装库）字体：中文字体（如何查看电脑中的字体位置）文本：txt格式(随便下载个小说)效果：http://www.xinyrh.com/newsinfo/821001.html
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2023-08-09 08:17:10
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