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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一、题目介绍与分析 编写一个Java应用程序，对单个Java源程序文件及某个目录中的所有Java源程序文件（包括子目录）进行分析，分析内容包括：1）Java源程序文件个数，对目录分析进行分析时需要。2）Java源程序中的字符个数，对目录分析时是其中所有源程序文件的字符个数总和。3）Java源程序文件中的注释的个数，即源程序文件中共有多少个注释，包括：单行注释和多行注释。对目录分析时是其中所有源程序
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2023-08-01 20:18:27
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目的：理解一段代码的执行过程，和它的内存分布通过内存分布，加深对静态成员变量，和局部变量的理解通过堆区和栈区的分析，可以更好的理解多线程执行问题一，java执行过程分析：1.和c语言作对比c语言代码，源文件是.c;编译生成的文件是.obj；连接后就是可执行文件.exe，.exe文件执行，是直接由windows操作系统操作执行c代码是编译型语言，编译后的文件和操作系统类型息息相关，如果换到其他操作系
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2023-07-19 13:56:59
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分析Java程序运行原理前言Class文件内容及包含的java逻辑语义Class文件内容：Class文件内容包含哪些java逻辑语义：Jvm运行时内存的数据区划分线程共享区域：线程独享区域：Java程序运行原理完整分析上一个简单实操的java类从头分析其运行原理：我的专栏 前言在分析Java程序运行原理前，我们先了解两点基础的前提知识点：class字节码文件到底存储的什么内容，以及它包含了哪些j
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2023-08-02 10:45:33
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一个简单的 Java 应用程序源代码解析 public class TestCase
{
public static void main(String[] args)
{
System.out.println("We will not use 'Hello, World!'") ;
}
}源代码解析这个程序虽然很简单， 但所有的 Java 应用程序都具有这种结构， 还是值得花一些时间来 研究。
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2024-03-06 18:59:22
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学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。随着技术对企业的进步起着越来越重要的作用，情感分析正成为各种商业案例中的常用工具，企业使用情绪分析技术得到客户对企业业务、产品和相关主题的感受。 情感分析基本上是用于识别并分类一段文本或语料库中所表达的情感的一种方法，为了确定他人对特定主题、产品等的态度是积极的、消极的还是中立的，使用NLP对应地将文档分类为正面、中性
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2024-01-06 22:55:06
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情感分析（Sentiment analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。利用情感分析这样的方法，可以通过情感评分对定性数据进行定量分析。虽然情感充满了主观性，但情感定量分析已经有许多实用功能，例如企业藉此了解用户对产品的反映，或者判别在线评论中的仇恨言论。 情感分析最简单的形式就是借助包含积极和消极词的字典。每个词在情感上都有分值，
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2023-06-13 20:01:40
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【java办公自动化（6）】-- 自动情感分析需求前言人工智能情感分析，俺不会做，俺也不敢做，反正很牛逼。 但是用酒店的情感数据分析文章（java版），效率上很慢，还有错误率也及大，为了追求程序高效，还是自己得搞个情感分析工具类。思路也是网上找到的，但大部分是用Python写的，得改成java。过程中，也踩过不少坑，借此分享给大家。 思路分析：对文章分词，然后去除停用词，找出文章中的情感词、否定词
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2023-09-19 06:03:13
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结合这篇文章阅读：Theano：LSTM源码解析 LSTM模型图 数据集： 数据集来自Stanford，数据是源自IMDB，互联网电影资料库（Internet Movie Database，简称IMDB）。IMDB数据集被Bengio组用pickle打包了imdb.pkl。情感分析的X，是数据的评论，而作为情感分析的Y，是评分与否（值只有0和1）。这个情感分析就是一个二元分类。 p
一，序列标注任务机器学习任务主要包含两大类。第一种属于模式识别范畴，认为所有的样本之间相互独立，可以直接将每个样本的特征输入机器学习模型进行训练，如逻辑回归，SVM，随机森林，稀疏自编码等模型；另一种属于序列任务，需要考虑样本之间的某种关联，如预测天气状况，很明显，今天的天气（一个样本）和昨天的天气（另一个样本）有关，这样的任务如果仅仅使用模式识别，将忽略样本之间的联系，达不到理想的效果，一般这种
情感分析是自然语言处理（NLP）中的常见的方法应用，是文本分析的一种。所谓文本分析指的是从文字来源中推导出知识和洞见的过程。而情感分析则进一步从文字中自动识别出人们对特定主题的主观看法、情绪以及态度等等资讯。尽管情绪在很大程度上是主观的，但是情感量化分析已经有很多有用的实践，比如企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线评论中的差评信息。
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2024-01-18 05:34:32
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文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要分支，广泛应用于舆情分析和内容推荐等方面，是近年来的研究热点。根据使用的不同方法，将其划分为基于情感词典的情感分析方法、基于传统机器学习的情感分析方法、基于深度学习的情感分析方法。通过对这三种方法进行对比，分析其研究成果，并对不同方法的优缺点进行归纳总结。一、文本情感分析介绍输入一段文字，然后电子系统自动反馈给你这段文字有怎样的情感导向，是正面积极的评价还是
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2023-12-19 12:27:23
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中文新闻情感分类 Bert-Pytorch-transformers使用pytorch框架以及transformers包，以及Bert的中文预训练模型文本分类，模型通过提取序列语义，找到不同类别文本之间的区别，是 自然语言处理中比较容易入门的的任务。1.数据预处理进行机器学习往往都要先进行数据的预处理，比如中文分词、 停用词处理、人工去噪。 以本文所用的数据为例，我们可以观察到，这个数据集并不完美
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2024-01-26 09:23:54
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本篇文章完全来自上述章节，只是个人学习总结笔记。 摘要： 情感分析/意见挖掘可以自动从大量数据中得到人们的看法，同时消解个体的偏向(bias)，所以很必要。[zm 这篇主要在讲对review评论的挖掘，着重是说人们对某件事情的看法，意见。我在接触之前，一直以为情感分析是分析情感，想得比较多的是情绪这个方面。可能是因为一直思考对话系统中的情感分析限制了自己的想法，总想分析对方的情绪。如果放
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2023-07-25 23:46:51
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在训练阶段，主要完成词频的统计工作。读取训练集，统计出每个词属于该分类下出现的次数，用于后续求解每个词出现在各个类别下的概率，即词汇与主观分类情感之间的关系：private static void train(){
Map<String,Integer> parameters = new HashMap<>();
try(BufferedReader br = new
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2023-09-15 22:41:47
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# Java情感分析
情感分析是通过计算机技术来分析文本中的情感色彩和情绪状态的过程。它可以帮助我们了解人们对特定主题或事件的情感倾向，从而为企业、政府和个人决策提供重要的参考依据。
在本文中，我们将介绍如何使用Java编程语言进行情感分析，并通过一个示例来演示其用法。
## 使用自然语言处理库
要进行情感分析，我们需要使用一个自然语言处理（NLP）库，它可以帮助我们处理和分析文本数据。在
原创
2023-07-16 07:13:47
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# Java情感分析
情感分析是指通过自然语言处理和机器学习技术，对文本中所表达的情感进行判断和分类的过程。在实际应用中，情感分析可以用于社交媒体监控、舆情分析、消费者行为分析等领域。本文将介绍如何使用Java进行情感分析，并提供相关代码示例。
## 自然语言处理库
在进行情感分析之前，我们需要使用一些自然语言处理库来处理文本数据。在Java中，有很多开源的自然语言处理库可供选择，例如Sta
原创
2023-07-16 04:54:51
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基于词典的中文情感倾向文本分析工具; 情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶，内在评价的一种倾向。情感倾向方向情感倾向度;目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：基于情感词典的方法；是基于机器学习的方法。;文本情感分析的分析粒度： 词语； 句子； 段落； 篇章。;解决较短文本的情感分析，篇章级文本情感分析的基础。;使用工具：语言：java中文分词系统： FudanNLP-1.5情感词典：知
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2023-09-10 14:33:52
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项目介绍本文是对情感分析系统的二次优化。优化了数据清洗部分代码做了简单的数据可视化更简便的超参数选择方法对一些函数在时间复杂度上的优化下面来看一下具体的实现过程1.File Reading: 文本读取从结构化的数据集中，提取测试数据与训练数据import re
def read_train_file(file_path):
comments = [] # 用来存储评论
labe
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2024-08-06 20:47:41
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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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