Pnig0s1992:最近做项目涉及到自然语言分析，尤其是自然语言的情感倾向分析，包括机器学习机制，Google了一下，发现情感分析这块儿国内外研究的都比较少，况且汉语博大精深，表达方式千变万化，如何去精确分析用户表达的情感还是很有待研究的，最近研究了一下，看了很多硕士论文，基本都在说理论，算法什么的，极少有实践自己的理论成果的。项目需要，这个实践只能自己做了。今儿跟师父聊了一上午思路和方案，大体
原创
2012-02-15 22:21:56
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相关视频比较简单的情感分析，能够辨别文本内容是积极的还是消极的（褒义/贬义）；比较复杂的情感分析，能够知道这些文字是否流露出恐惧、生气、狂喜等细致入微的情感。此外，情感的二元特性还可以表达为是否含有较大的感情波动。也就是说，狂喜和暴怒都属于感情波动，而宠辱不惊则属于稳定的情感状态。研究目的本文基于R语言的自然语言处理技术，针对企业的财务信息、产品质量等文本信息，帮助客户对企业和产品进行情感分析和情
自然语言处理的方法分词分词的任务定义为：输入一个句子，输出一个词语序列的过程。如将「严守一把手机关了。」输出为「严守一/把/手机/关/了。」目前的两种主流方法包括基于离散特征的 CRF 和 BILSTM-CRF。挑战包括交叉歧义、新词识别、领域移植、多源异构数据融合及多粒度分词等。命名实体现在的主流方法包括：1. 规则系统2. 基于机器学习的学习系统目前的挑战包括新领域旧实体类别识别、新实体类别识
前言为什么要写这篇文章？ 前段时间帮人写了一个这样的小项目，在网上查找资料的过程中，有不少关于该项目的资料，由于各个博主写的代码不尽相同，且没有一个详尽的分析方法，所以我在完成该项目后，想到可以把该项目的分析方法写出来，供大家学习。> 2021/6/14日更新：最下面有百度网盘的下载链接和提取码。
> 另外我还上传到了gitee，可以直接下载压缩文件在解压，打开项目即可。准备工作及环境
目录 文章目录目录前言n-gram语言模型（一）n-gram语言模型（二）n-gram语言模型（三）n-gram语言模型（四）n-gram语言模型（五）n-gram语言模型（六）n-gram语言模型（七） 前言硕士生涯结束，开始专心做一件自己觉得有用的工具，先做工程，后搞理论。 自然语言处理是一个非常难的问题，同时是人工智能皇冠上的明珠。 接下来会记录一系列自然语言处理的笔记，来自于哈工大老师关毅
经过一个月的技术调查和编码实践，最终通过纯词法分析写出了情感分析的技术原型，统计结果比较满意，也算对自己一个月来研究成果的初步肯定。
首先该技术原型主要面向舆情，舆情的特点是语料来源广泛，主题相关性不明显，从网上抓取的舆情可以是任何形式任何主题的。正统的新闻，微博，论坛评论等等，因此判断难度较大。国内情感分析成果主要应用于对特定领域的评论倾向分析来改善产品和做用户调研。针对有主题相关性的语料，可
原创
2012-04-04 14:49:02
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## R语言情感分析
### 引言
随着社交媒体和在线评论的兴起，对于了解公众对特定话题的情感倾向变得越来越重要。情感分析是一种通过自然语言处理和机器学习技术来识别和分类文本中的情感表达的方法。R语言作为一种常用的数据分析和统计建模工具，也提供了丰富的包和函数来进行情感分析。
本文将介绍如何使用R语言进行情感分析，并提供相应的代码示例。
### 安装和加载必要的包
在开始之前，我们需要安
原创
2023-08-21 09:58:17
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深度学习在自然语言处理领域的应用案例引言技术原理及概念2.1. 基本概念解释2.2. 技术原理介绍:算法原理，操作步骤，数学公式等2.3. 相关技术比较实现步骤与流程3.1. 准备工作：环境配置与依赖安装3.2. 核心模块实现3.3. 集成与测试应用示例与代码实现讲解4.1. 应用场景介绍4.2. 应用实例分析4.3. 核心代码实现代码1：文本分类4.3. 核心代码实现
先验知识依存句法：作用是识别句子中词汇与词汇之间的相互依存关系，属于浅层句法分析。 模式匹配法：使用正则表达式表示相应概念关系。关联发现法bootstrapping算法（自助法、自举法）：利用有限的样本经由多次重复抽样，建立起足以代表母体样本分布之新样本，在机器学习中解决了样本不足的问题。 是一种面向应用的、基于大量计算的统计思维——模拟抽样统计推断。条件随机场：线性条件随机场，是只考虑 概率图中
7. 自然语言处理：情感分析import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras.preprocessing import sequence
from tensorflow.keras.models import Sequential
f
在我们处理爬虫的时候，有许多文本信息，如电影简介、新闻报道以及评论等，而关键词提取是指从大量文本中提出最核心、最主要的关键词，而实现关键词提取算法的算法有两种：1. TextRank: 基于词与词直接的上下文关系构建共现网络，将处于网络核心位置的词作为关键词、2. TF-IDF:选出一般不常用但是在指定环境文本中频繁出现的词作为关键词。信息的抽取是从非结构化文本中抽取出有意义或者感兴趣的字段。例如
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2023-08-24 12:09:24
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文章目录1、自然语言处理概述2、自然语言处理入门基础2.1 数学基础2.2 语言学基础2.3 Python基础2.4 机器学习基础2.5 深度学习基础2.6 自然语言处理的理论基础3、自然语言处理的主要技术范畴3.1 语义文本相似度分析3.2 信息检索（Information Retrieval, IR）3.3 信息抽取（Information Extraction）3.4 文本分类（Text
特点展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法演示如何使用 PyTorch 构建应用程序探索计算图和监督学习范式掌握 PyTorch 优化张量操作库的基础知识概述传统的 NLP 概念和方法学习构建神经网络所涉及的基本思想使用嵌入来表示单词、句子、文档和其他特征探索序列预测并生成序列到序列模型学习构建自然语言处理生产系统的设计模式内容介绍
监督学习范式观察和目标
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2023-09-05 08:07:21
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在讲Python编译常用语法之前，我们先来看一下几个名词解析，快速扫盲。1.自然语言，即人们日常使用的语言，与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。计算机中的自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。它是计算机科学的一部分。1.1自然语言(Natural language)通常是指一种自然地随文化演化的语言。例如，汉语、英语
1.自然语言工具包（NLTK）NLTK 创建于2001 年，最初是宾州大学计算机与信息科学系计算语言学课程的一部分。从那以后，在数十名贡献者的帮助下不断发展壮大。如今，它已被几十所大学的课程所采纳，并作为许多研究项目的基础。表P -2 列出了NLTK 的一些最重要的模块。 这本书提供自然语言处理领域非常方便的入门指南。它可以用来自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，或是人
英文资料： http://github.com/lovesoft5/ml一、自然语言处理概述 1）自然语言处理：利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术，是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科，是人工智能的主要内容。&n
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2023-07-03 17:02:38
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Python以其清晰简洁的语法、易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱。其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库，使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器。 那么使用Python进行自然语言处理，要是不知道这8个工具就真的Out了。 NLTK NLTK是使用Python处理语言数据的领先平台。它为像WordNet这样的词汇资源
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2023-07-12 21:48:54
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HanLP方法封装类： 1. # -*- coding:utf-8 -*-
2. # Filename: main.py
3.
4.from jpype import *
5.
5.startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.3.2.jar;C:\hanlp", "-Xms1g", "-Xmx1g"
[toc] 《13. "自然语言处理中的情感分析：从文本到情感"》 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其目的是让计算机理解和处理人类语言。在NLP中，情感分析(Emotion Analysis)是一个重要组成部分，其目的是从自
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2023-06-24 07:04:34
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[toc] 人工智能专家，程序员，软件架构师，CTO路过，欢迎阅读本文《91. "基于情感分析的自然语言处理：从文本到情感"》: 随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域也迎来了一系列的变革。其中，基于情感分析的自然语言处理(Em
原创
2023-06-24 07:22:34
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