SnowNLP是国人开发的python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。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode。MIT许可下发行
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2023-08-17 09:06:45
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Python NLP 入门 用TextBlob进行情感分析目前在NLP领域取得的成就为我们提供了能够在不同层次上分析自然语言的工具：从单词和文本分割到对静态单词背后的情绪的实际理解，即所谓的情感分类方法。然而，一些方法的复杂性并不必然意味着你应该在编程方面有很高的造诣，才能在Python中实现情感分析这样的高级任务。情感分析 情感分析的重点是在文本语料库中区分意见、态度，甚至是表情符号。因此，定义
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2023-11-10 16:46:34
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情感分析简介文本情感分析（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
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2023-09-20 09:23:53
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情感分析：又称为倾向性分析和意见挖掘，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，其中情感分析还可以细分为情感极性（倾向）分析，情感程度分析，主客观分析等。情感极性分析的目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，就属于不同的情感倾向。背景交代：爬虫京东商城某一品牌红酒下所有评论，区分好评和差评，提取特征词，用以区分
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2023-06-16 08:38:48
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NLP中的分类许多自然语言处理任务涉及分类，分类也是人类和机器智能的核心。文本分类 文本分类是将整个文本或文档赋值标签或类别的任务。文本分类的应用包括，主题分类(subject category classification)、情感分析(sentiment analysis)、垃圾邮件检测(spam detection)等。其他分类任务 分类对于文档级别以下的任务也很重要。比如句号消歧
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2024-02-19 17:06:36
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1. 什么是情感分析（别名：观点提取，主题分析，情感挖掘。。。）应用：1）正面VS负面的影评（影片分类问题）2）产品/品牌评价: Google产品搜索3）twitter情感预测市场行情/消费者信心2. 目的利用机器提取人们对某人或事物的态度，从而发现潜在的问题用于改进或预测。
这里我们所说的情感分析主要针对态度（attitude）。注：Scherer 情感状态类型主要可以分为：
情绪（emot
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2023-08-30 09:45:50
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TextCNN 文章目录TextCNN1.理论1.1 基础概念**最大汇聚(池化)层:**  制作词向量，可以使用gensim这个库，也可以直接用现成的
2) 词和ID的映射，常规套路了
3) 构建RNN网络架构
4) 训练我们的模型数据集 IMDB数据集下载地址为：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/数据集应用于影评情绪的分类。另提一句，该数据集也集成在
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2024-01-17 10:18:01
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NLP论文（情感分析）：《Combination of Convolutional Neural Network and Gated Recurrent Unit for Aspect-Based Sentiment Analysis》 笔记论文介绍模型结构文章翻译AbstractV. CONCLUSION相关视频相关的笔记相关代码pytorchtensorflowkeraspytorch AP
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2024-05-22 16:51:30
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# NLP 情感分析流程详解
情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，通过分析文本内容来判断其表达的情感态度。本文将带您逐步了解实现情感分析的流程，并提供详细的代码示例和注释。
## 整体流程
我们可以将情感分析流程分为以下六个步骤。下面是一个简单的表格，展示了每个步骤及其意义：
| 步骤 | 操作说明 |
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文字情绪识别-词汇分析库安装pip install --upgrade paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install --upgrade paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub备
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2024-09-18 07:44:36
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使用百度EasyDL定制化训练和服务平台有一段时间了,越来越能体会到EasyDL的易用性。在此之前我也接触过不少的深度学习平台,如类脑平台、Google的GCP深度学习平台、AWS深度学习平台,但我觉得EasyDL在模型训练和使用上给了开发者更大的辅助:开发者或者用户只需要提交对应格式的训练文件,即可开始深度学习之旅。我的专业是自然语言处理中的情感分析,用的语料主要是电商评价文本数据,下面简单介
