在近年来，随着社交媒体和在线评论的爆炸性增长，情感分类变得越来越重要。情感分类的任务是识别文本中的情感倾向，通常分为正面、负面和中立。对于这一需求，Recurrent Neural Networks（RNNs）被广泛应用，它们适合处理序列数据，并能够捕捉文本的上下文信息。在这篇博文中，我将详细记录实现“python 情感分类 rnn”过程的各个环节。
> “我们希望通过自动化工具，能够对用户评论
0.Abstract情感分类通常需要大量的标记数据，然而在现实能获得的标记文本大部分都是英语写的，这就使得那些主要以英语数据进行训练的情感分类器提供给非英语使用者的服务会比提供给英语使用者的服务要差，因为这些分类器更多的学习到了英语使用的情感特征，而没有很好的学习到非英语语种中的一些与英语使用所不同的情感特征。为了解决这一问题，本文提出了“跨语言情感分类”方法，该方法声称可以将从一个像英语这样有很
PageRank(Page et al., 1998)最开始做出来并非是用于情感分析的，只不过我最近看到一个无监督的情感分析算法名叫PolarityRank(Cruz et al. 2011)，这是基于PageRank的思想做的，所以在动手做PolarityRank之前先把PageRank给制作了。 本文不会过多的提起算法原理之类的内容，毕竟基本是搬运的其他大佬的文章，我会把参考链接放在文章中，本
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2023-11-13 23:31:25
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昨天学习了简单的文本处理，之后在课后的练习中实现了包括了对tf-idf的处理和基于朴素贝叶斯简单的文本分类基于tf-idf的数据集在出现多个关键词的时候一般能够相对准确对文本进行分类，但是对于相对具有深层含义的内容，例如情感的积极，情感的消息这方面的分类来说，就显得有些乏力的。根据昨天构建的文本分类模型，在训练完消极和积极的评论各1w个之后，对于在淘宝某个商品新获取的评论随机取几个好评和差评进行分
这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。 原文 | Thursday, October 28, 2021Posted by Dana Alon and Jeongwoo Ko, Software Engineers, Google Research 情绪是社会互动的一个关键方面，影响着人们的行为方式，塑造着人际关系。这在语言方面尤
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2024-08-13 11:56:06
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Embedding层介绍cellimport osimport tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import
原创
2021-01-28 11:42:51
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序Text-CNN出自《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》这篇经典论文，由New York University的Yoon Kim大佬发表，作为文本分类的必入坑之一，论文整体简洁明了，本文就来窥视一波，这个经典的网络结构。本文依据原论文，不加任何多余trick。整体论文初识整篇论文做到了什么？a simple CN
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2024-03-27 20:19:52
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前言最近看了沈腾主演的电影《西虹市首富》,心想怎么没有十个亿砸我头上，我保证比王多鱼还败家，但是细细一想，要是真的砸脑袋上，估计就随给王多鱼他二爷去了。 闲话少说，言归正传，电影上映一段时间，王多鱼花光的十个亿早就又赚回来了，不过这个不是咱们关注的重点，今天咱们就来看看用户对这部电影的评价，并且借助机器学习来简单分析下，看看这里有什么好玩的东西。分析工具：分析之前先介绍下数据来源和工具： 数据
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2024-09-21 13:44:04
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【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（4）- CNN-LSTM 集成模型前言对之前内容感兴趣的朋友可以参考上面这几篇文章，接下来我要给大家介绍本篇博客的内容。为了观察CNN提取文本结构化的优势和LSTM提取上下文关系性的优势，我们将两种模型进行集成，引入了CNN-LSTM集成模型进行实验。先经过CNN层来提取局部特征，再使用LSTM层提取这些局部特征的长距离特征，再经变换输入全连接层，进
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2024-07-16 10:12:54
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⽂本分类是⾃然语⾔处理的⼀个常⻅任务，它把⼀段不定⻓的⽂本序列变换为⽂本的类别。它的⼀个⼦问题：使⽤⽂本情感分类来分析⽂本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着⼴泛的应⽤。例如，我们可以分析⽤户对产品的评论并统计⽤户的满意度，或者分析⽤户对市场⾏情的情绪并⽤以预测接下来的⾏情。 这里将应⽤
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2024-04-26 17:22:16
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情感分析在NLP领域中是应用很广泛的技术，一般用深度学习来解决这一类的问题。其实我的理解就是情感分析就是一个分类问题。这里我爬取了京东小米9的用户评论，正面和负面的评价各1000条，爬虫和整体的代码我放在了 GitHub 。然后我把预训练的词向量文件放在了 百度网盘，提取码：rxci。 我们一起来看看数据长得啥样，首先是小米9正面的评价： 然后是小米9负面的评价： 从这些数据印证了一句话，幸福的人
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2024-01-08 14:20:36
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在这个博文中，我将分享如何利用 Python 实现情感分类，解决我在项目中遇到的问题。在处理情感分类问题时，我们常常会面对数据预处理、特征选择、模型训练等一系列挑战。
### 问题背景
在我们的项目中，情感分类是一项重要任务，用于分析用户对产品的反馈。然而，我们在初期实验中遇到了一些问题，具体现象如下：
- 数据集大小不对导致模型效果不佳
- 特征提取方法不够有效
- 模型训练时性能不稳定
# Python情感分类教程
## 简介
在本教程中，我将向你介绍如何使用Python进行情感分类。情感分类是一项文本分析任务，旨在识别和分类文本中的情感或情绪。本教程将包含以下内容：
1. 数据准备：收集和准备用于训练和测试的文本数据。
2. 特征工程：将文本数据转换为可供机器学习模型使用的特征。
3. 模型训练：使用已准备好的特征和标记的数据来训练情感分类模型。
4. 模型评估：评估模型的
原创
2023-07-29 15:16:20
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一、概述 文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和抽取的过程。情感分析任务按其分析的粒度可以分为篇章级，句子级，词或短语级;按其处理文本的类别可分为基于产品评论的情感分析和基于新闻评论的情感分析;按其研究的任务类型，可分为情感分类，情感检索和情感抽取等子问题。文本情感分析的基本流程如下图所示，包括从原始文本
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2023-11-03 18:30:22
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这一节我们将使用Keras构建一个用于分析情感极性的神经网络模型，我们使用的是IMDB数据集，其中包含了50000条严重两极分化的评论。我们将从数据的准备开始，一步一步地讨论深度学习的实践方法论。数据准备Keras内置了下载IMDB数据的接口，但由于网络权限的原因，我们采用浏览器事先从网络上下载IMDB数据，把它放到我们的工程的corpus目录下，并在调用接口时指定加载数据的路径（注意一定要使用绝
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2024-09-27 20:46:50
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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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Introduction
本次比赛的任务是对给定文本进行情感极性分析，情感极性包括正中负三类。这次比赛我的成绩是复赛第8名(共2745支参赛队伍，实际有效提交851个提交)。借助分享本次参赛方案总结，希望能和大家共同交流交流。自从BERT出现后，现在的比赛baseline基本就是BERT之类的模型，其他仅限基于CNN/RNN的模型不堪一击，因此借此次比赛的机会，将我的代码整理出来做成一个支持BER
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2023-09-24 21:46:48
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关于情感分类(Sentiment Classification)的文献整理
最*对NLP中情感分类子方向的研究有些兴趣，在此整理下个人阅读的笔记(持续更新中)： 1. Thumbs up? Sentiment classification using machine learning techniques年份：2002；关键词：ML；
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2024-05-26 12:32:42
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文本情感分类1.文本情感分类数据集2.使用循环神经网络进行情感分类3.使用卷积神经网络进行情感分类import collections
import os
import random
import time
from tqdm import tqdm
import torch
from torch import nn
import torchtext.vocab as Vocab
import t
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2024-04-03 20:48:58
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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
