文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。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。 本文将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属
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2023-12-20 09:35:21
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搜集了大量微博研究的相关文献之后，目前使用最多的研究方法是情感词典的方法：通过构建相应的微博情感词典，分析微博评论的极性；另一种是机器学习的方法，通过构建的模型判断文字正负。建立了专属于微博的情感词典，选择相关的微博评论，提高情感分类的准确率。过程概述：获取相关评论文本，进行预处理，然后，使用专属于微博的情感词典，对其进行特征提取等操作，和相应的处理消极词汇、程度副词、微博表情符号、情感词和评价对
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2023-12-11 01:04:20
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文本情感分类1. 案例介绍现在我们有一个经典的数据集IMDB数据集，地址：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/，这是一份包含了5万条流行电影的评论数据，其中训练集25000条，测试集25000条。数据格式如下：下图左边为名称，其中名称包含两部分，分别是序号和情感评分，（1-4为neg，5-10为pos），右边为评论内容根据上述的样本，需要使用p
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2024-06-03 10:38:17
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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
Python SVM分类器 XGBOOST分类器 文本情绪分析 微博网民情绪识别比赛目录Python SVM分类器 XGBOOST分类器 文本情绪分析 疫情期间网民情绪识别比赛一：比赛相关事项二：使用工具PyCharm配合Anaconda3三：文本处理 四：分类器使用几个月前数据挖掘实验室的老师向我们介绍了这个比赛，选出了两个人去参加比赛，算是简单的了解下文本分类。 我和我的队友在比赛中
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2023-11-14 18:28:29
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一项目概述：“疫情下的社会心理学”这一课题旨在通过疫情期间大众在自媒体上的新闻评论等信息，凭借一些方法分析出总体的心理变化和情绪走向，并在宏观上把握了总体的心态格局。对于该课题，我们小组首先爬取了哔哩哔哩和微博的大量数据，并且统计、分析不同月份的高频词汇，从而初步筛选数据。在此基础上，通过新闻的点赞、评论、转发数进行高斯拟合，取正态分布曲线的上分位点，筛选出核心新闻，并且将核心新闻的评论按照热门程
import pandas as pd #导入Pandasimport numpy as np #导入Numpyimport jieba #导入结巴分词from keras.callbacks import EarlyStoppingfrom keras.preprocessing import sequencefrom keras.optimizers import SGD, RMSpr
原创
2022-03-20 16:16:31
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LSTM中文评论情感分析
原创
2021-07-12 17:29:03
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构建NNI实际就是在原有的深度学习程序基础上添加一个.yml的配置文件和搜索空间即可（其中定义搜索空间有两种方式：1.非注释型—添加.json文件，2.注释型—直接在源码中添加注释）1、注释方式由于这些新添加的代码是注释，仍然可以在没有安装NNI的环境中照常运行代码。而且有些代码需要调整没有整理的比较好，都是定义在代码中间，这种方式可以直接进行修改，个人比较喜欢该方式。本实例使用LSTM情感分析算
深度学习技术发展到今天，在图像、语音、自然语言处理（natural language processing，NLP）领域有很多的应用。由于人类语言的多样性、多意性，使得NLP的难度成倍增加。例如由相同的三个字形成的组合“不怕辣”、“辣不怕”、“怕不辣”、“怕辣不”表达了不同的含义。有些话还要结合当时的语境进行理解，否则得到的结果谬之千里，比如：“中国乒乓球谁也打不过”、“中国足球谁也打不过”。本文
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2024-01-17 09:14:03
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本案例将豆瓣电影中《哪吒之魔童降世 》的短评进行分析情感分析，相关短评获取方法这里通过软件采集。需求一 ：电影上映后每天的评论数量走势 需求二：电影上映后每天的评分走势 需求三：查看5个评分的各自占比情况 最后用词云展示影评数据导入相关包及数据import jieba
import wordcloud
import numpy as np
import pandas as pd
import ma
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2023-12-15 09:28:56
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现在自然语言处理用深度学习做的比较多，我还没试过用传统的监督学习方法做分类器，比如SVM、Xgboost、随机森林，来训练模型。因此，用Kaggle上经典的电影评论情感分析题，来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题。通过这个情感分析的题目，我会整理做特征工程、参数调优和模型融合的方法，这一系列会有四篇文章。这篇文章整理文本特征工程的内容。文本的特征工程主要包括数据清洗、特征构造、降维和特征选择等
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2024-05-08 19:28:22
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一、python实现情感分析自然语言处理中一个很重要的研究方向是语义的情感分析(SentimentAnalysis)，情感分析是指通过对给定文本的词性分析，判断该文本是消极的还是积极的过程。当然，在某些特定场景中，也会加入“中性”这个选项。情感分析的应用场最也非常广泛，在购物网站或者微博中，人们会发表评论，淡论集商品、事件或人物。商家可以利用情感分析工具知道用户对自己的产品的使用体验和评价。当需要
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2023-06-16 03:12:59
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一、项目介绍Python语言+Django框架+sqlite/mysql数据库+jieba分词+scikit_learn机器学习+情感分析 snownlpSnowNLP是一个常用的Python文本分析库，是受到TextBlob启发而发明的。由于当前自然语言处理库基本都是针对英文的，而中文没有空格分割特征词，Python做中文文本挖掘较难，后续开发了一些针对中文处理的库，例如SnowNLP、Jieb
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2023-10-25 21:30:10
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贴一下汇总贴：论文阅读记录论文：《Sentiment Analysis of Covid-19 Tweets using Evolutionary Classification-Based LSTM Model》一、摘要随着 Covid-19 在全球范围内日益迅速爆发并影响数百万人的生活，许多宣布完全封锁以检查其强度。在这段封锁期间，社交媒体平台在向全世界传播有关这一流行病的信息方面发挥了
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2024-08-08 23:32:57
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文章目录1. 简介2. 技术简介flask 简介3. 技术栈4 项目结构5 效果图1 登陆注册首页3 情感分析4 词云图5文章发布情况分析6 推荐阅读7 源码获取： 1. 简介Python基于大数据的微博的舆论情感分析，微博评论情感分析可视化系统，附源码 ，通过微博舆情分析系统，我们可以获取到最新微博舆情分析系统详细情况，了解最新动态信息等。该项目功能齐全，包括数据爬虫功能，数据可视化功能，情感
# Python评论情感分析使用NLTK
## 摘要
在当今数字化时代，人们在社交媒体上发布了大量的评论和评价。了解这些评论的情感倾向对于企业和个人来说都非常重要。Python提供了许多工具和库来进行情感分析，其中NLTK（Natural Language Toolkit）是一个非常流行的工具，它可以帮助我们分析文本中的情感。
在本文中，我们将介绍如何使用NLTK进行评论的情感分析，包括如何准
原创
2024-06-29 06:20:48
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当前，情感分析在互联网业务中已经具有比较广泛的应用场景，成为了一个重要的业务支持能力。本文结合腾讯鹅漫U品业务在中文文本情感分类上的应用和实践经验，与读者一起学习及探讨。
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2021-07-23 17:42:54
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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
一、介绍1.1 文章组织本文简要介绍了BiLSTM的基本原理，并以句子级情感分类任务为例介绍为什么需要使用LSTM或BiLSTM进行建模。在文章的最后，我们给出在PyTorch下BiLSTM的实现代码，供读者参考。1.2 情感分类任务自然语言处理中情感分类任务是对给定文本进行情感倾向分类的任务，粗略来看可以认为其是分类任务中的一类。对于情感分类任务，目前通常的做法是先对词或者短语进行表示，再通过某
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2024-08-09 00:09:35
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