本文内容主要参考GitHub：https://github.com/isnowfy/snownlpwhat's the SnowNLP 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
原创
2022-03-23 13:57:48
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目录文本分类任务介绍文本分类问题Pipeline文本表示模型介绍后处理-模型融合和半监督学习其他trick写在前面从2018年9月初-12月初，笔者主要做了三个比赛，成绩如下：CCL 2018中移在线客服领域用户意图分类 冠军CCF-BDCI 2018年汽车行业用户观点主题及情感识别挑战赛 排名6/1701达观杯 2018长文本分类智能处理挑战赛 排名18/3462笔者主要方向是KBQA，深深体会
# 使用 SnowNLP 进行分词和情感分析的指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 的 SnowNLP 库进行分词和情感分析。本文将以易于理解的方式为初学者提供一步一步的指导。首先，我们将介绍整个流程，然后再深入每一步骤的代码实现。
## 整体流程
我们将整个操作流程划分如下：
| 步骤 | 操作描述 |
|------|-------
基于情感词典的情感分析应该是最简单传统的情感分析方法。本文中使用情感词典进行情感分析的思路为：对文档分词，找出文档中的情感词、否定词以及程度副词然后判断每个情感词之前是否有否定词及程度副词，将它之前的否定词和程度副词划分为一个组如果有否定词将情感词的情感权值乘以-1，如果有程度副词就乘以程度副词的程度值最后所有组的得分加起来，大于0的归于正向，小于0的归于负向。(得分的绝对值大小反映了积极或消极的
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2024-01-19 22:31:23
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近期老师给我们安排了一个大作业，要求根据情感词典对微博语料进行情感分析。于是在网上狂找资料，看相关书籍，终于搞出了这个任务。现在做做笔记，总结一下本次的任务，同时也给遇到有同样需求的人，提供一点帮助。1、情感分析含义情感分析指的是对新闻报道、商品评论、电影影评等文本信息进行观点提取、主题分析、情感挖掘。情感分析常用于对某一篇新闻报道积极消极分析、淘宝商品评论情感打分、股评情感分析、电影评论情感挖掘
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2023-08-08 19:49:20
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今天给大家分享的是通过情感词典来对文本进行情感分析最后计算出情感得分 通过情感得分来判断正负调性 主要步骤： 数据准备本次情感词典采用的是BosonNLP的情感词典，来源于社交媒体文本，所以词典适用于处理社交媒体的情感分析 本次
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2023-08-18 20:02:32
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目前情感分析在中文自然语言处理中比较火热，很多场景下，我们都需要用到情感分析。比如，做金融产品量化交易，需要根据爬取的舆论数据来分析政策和舆论对股市或者基金的态度；电商交易，根据买家的评论数据，来分析商品的预售率等等。下面我们通过以下几点来介绍中文自然语言处理情感分析：中文情感分析方法简介；SnowNLP 快速进行评论数据情感分析；基于标注好的情感词典来计算情感值；pytreebank 绘制情
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2023-06-30 19:50:19
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编译原理学习一、词法分析器词法分析过程将字符流转成符号流。输入:源代码(字符流) 输出：符号流词法分析过程类似于我们中学语文学习的[词性标注],每个符号是一个元组，应该至少包括一个字符串和一个词性描述。符号(词法单元)词法分析器的结果是一个个的符号，英文Token,也叫词法单元数学上符号是一个元组，例如整数123我们可以表示为(123,Integer)符号类型Keyword(关键字)Variabl
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2023-07-15 20:47:29
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情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。原理比如这么一句话："这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。”① 情感词要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。里面就有"好
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2024-08-22 11:13:31
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摘要这篇短文的目的是分享我这几天里从头开始学习Python爬虫技术的经验，并展示对爬取的文本进行情感分析（文本分类）的一些挖掘结果。 不同于其他专注爬虫技术的介绍，这里首先阐述爬取网络数据动机，接着以豆瓣影评为例介绍文本数据的爬取，最后使用文本分类的技术以一种机器学习的方式进行情感分析。由于内容覆盖面巨大，无法详细道尽，这篇文章旨在给那些对相关领域只有少量或者没有接触的人一个认知的窗口，希望激发读
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2023-08-21 10:34:41
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市场每天都在生成海量的舆情信息，这些信息可以帮助我们识别市场情绪的转变。如果只是人工地去跟踪大量的舆论和研报显然缺乏效率。我们可以试试让机器来完成这个工作。数据科学在数值领域中很常见，但这个不断壮大的领域现在也可以应用于非数值数据，比如文本。本文将探索一些理解文本数据的关键算法，包括基本文本分析、马尔可夫链和情感分析。许多数据（比如文本）是非结构化的，需要采用不同的机制来提取洞察。文本分析或文本数
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2023-11-01 17:29:52
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1. 情感分析综述情感分析也称为意见挖掘，是自然语言处理（NLP）中的一个领域，它试图在文本中识别和提取意见。情感分析有很多的应用场景，例如社交媒体监控、品牌监控、客户之声、客户服务、员工分析、产品分析、市场研究与分析等等。实现情感分析的方法有很多，大体上分为两大类，第一类为基于词典规则的方法，第二类为基于机器学习的方法。1.1 基于词典的方法基于词典的方法主要通过制定一系列的情感词典和规则，对文
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2023-10-10 22:09:27
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1.分词import jieba
#全模式 , HMM 代表新词发现模式，一般关闭
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all = True, HMM = False)
我 来到 北京 清华 清华大学 华大 大学
#精确模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学",cut_all = False) #默认是 False
我 来到 北
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2023-08-06 13:32:00
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BERT情感分析数据集步骤构建迭代器构建模型设定超参数创建实例选择损失函数和优化器train/evaluatetest 参考: https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/Emotional_Analysis 数据集IMDB步骤使用 transformers library 来获取预训练的Transformer
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2023-07-07 16:55:24
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安装jiebapip install jieba简单用法结巴分词分为三种模式：精确模式（默认）、全模式和搜索引擎模式，下面对这三种模式分别举例介绍：精确模式import jieba
s = u'我想和女朋友一起去北京故宫博物院参观和闲逛。'cut = jieba.cut(s)
print '【Output】'
print cut
print ','.join(
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2023-06-20 10:54:38
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1.将项目解压到自己电脑中，使用pycharm将项目文件夹打开2.在pycharm中新创建一个虚拟环境,点击右上角的File->Settings->Project->Python Interpreter，然后点击右侧的设置按钮->Add，添加一个新的虚拟环境3.创建一个新的虚拟环境，并且python版本最好选择3.6版本的，如果自己电脑上没有，可以去官网下载4.创建好虚拟环
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2023-08-31 08:37:36
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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1.作者介绍2.原理介绍2.1自然语言处理情感分析介绍2.2 API介绍3.实现过程4.实验代码及结果4.1实验代码4.2实验结果 1.作者介绍2.原理介绍2.1自然语言处理情感分析介绍情感分析又称倾向性分析，或意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力，可以针对带有主观描述的自然语言文本，自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。现有的情
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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本文，我将利用一个例子教大家使用python中的机器学习库构建一个可以进行情感分析的模型。首先，我们构建模型需要数据集，我们这里使用一个互联网电影数据库中的大量电影评论数据。test和train目录下都有25000个数据集，分别在neg 与 pos文件夹下，代表消极（6分以下）和积极（6分以上）的评论。现在，我们的工作是着手于将我们的数据集进行处理，得到方便我们进行机器学习的CSV文件。我们先想一
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2023-08-01 14:51:46
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