使用PyTorch进行情感分析：Sentiment-Analysis-Chinese项目深度解析在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一项重要的任务，它涉及识别和提取文本中的情感极性，例如正面、负面或中立。 是一个基于PyTorch实现的中文情感分析项目，为开发者提供了一个强大的工具，便于理解和执行情感分析。项目概述该项目旨在帮助开发人员快速构建能够处理中文文本的情感分类模型。它利用预训练的词嵌
1.背景介绍情感分析和文本处理技术在现代自然语言处理领域具有重要的应用价值。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一系列高效的API来实现各种自然语言处理任务，包括情感分析和文本处理。在本文中，我们将深入了解PyTorch中的情感分析和文本处理技术，涵盖了背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤、数学模型公式详细讲解、具体最佳实践：代码实例和详细解释说明、实际应用场景、工具和
简要Deepface可以识别人脸，对比，分析情绪性别种族年纪等，比较万能，支持stream视频流检测。比较轻量，引入到现有开发比较快。安装使用DeepFace这个库，第一次使用需要下载他的模型，默认没有代理，下不下来（或者速度慢）可以根据报错找到原下载链接（在作者另外一个库中）手动下载保存到c盘用户文件夹的.deepface文件夹下面（第一次调用这个库会自动创建这个文件夹），ssd的文件在open
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2024-09-05 17:17:14
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语音是人类最基本、最便捷的交流工具，承载了复杂信息的语音信号不仅可以反映语义内容，还能够传递说话人内在的情感状态。语音情感识别是 建立在对语音信号的产生机制深入研究与分析的基础上，对语音中反映个人情感信息的一些特征参数进行提取，并利用这些参数采用相应的模式识别方法确定语音情感状态的技术。这是人机交互领域的一个重要研究方向。语音情感识别系统主要包括语言处理和情感处理两个重要部分。语音处理是指对输入的
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2024-08-08 17:13:57
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计算机对从传感器采集来的信号进行分析和处理，从而得出对方(人)正处在的情感状态，这种行为叫做情感识别。从生理心理学的观点来看，情绪是有机体的一种复合状态，既涉及体验又涉及生理反应，还包含行为，其组成分至少包括情绪体验、情绪表现和情绪生理三种因素。目前对于情感识别有两种方式，一种是检测生理信号如呼吸、心律和体温等，另一种是检测情感行为如面部特征表情识别、语音情感识别和姿态识别。中文名情感识别外文名e
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2024-01-20 06:37:31
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KNN算法KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。具体思路是：如果一个样本在特征空间中的k个（欧氏距离或马氏距离等）距离最近即特征空间中最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，通常K是不大于20的整数。
原创
2021-07-09 16:16:32
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一、简介K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在
原创
2021-07-05 13:34:31
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1 模型本文涉及一种语音情感识别系统及方法.采取特征提取分析模块,SVM训练模块和SVM识别模块;训练过程包括特征提取分析,SVM训练;识别过程包括特征提取分析,SVM识别.特征提取分析有全局结构特征参数选择及性别规整,时序结构特征参数选择,性别规整及元音数目规整;支持向量机(SVM)有支持向量机训练,对高兴,生气,悲伤,恐惧,惊讶五种情感进行识别.解决了矢量分割型马氏距离判法,主元分析法,神经网
原创
2021-10-17 08:54:46
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一、简介支持向量机(Support Vector Machin中。1 数学部分1.1 二维空间2 算法部分二、源代码function varargout = main(varargin)% MAIN MATLAB code for main.fig% MAIN, by itself, creates
原创
2022-04-07 17:26:54
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一、简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。1 数学部分1.1 二维空间2 算法部分二、源代码function varargout = main(varargin)% MAIN MATLAB code for main.fig% MAIN, by itself, creates
原创
2021-08-13 09:07:20
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一、简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。1 数学部分1.1 二维空间2 算法部分二、源代码function varargout = main(varargin)% MAIN MATLAB code for main.fig% MAIN, by itself, creates
原创
2021-08-20 16:32:08
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一、简介K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。1 定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，即由你的“邻居”来推断出你的类别.2 距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离3 KNN算法的步骤
原创
2021-08-20 16:32:14
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SVM（support victor machine）1、支持向量机发展历史 1963年，Vapnik在解决模式识别问题时提出了支持向量方法。起决定性作用的样本为支持向量 1971年，Kimeldorf构造基于支持向量构建核空间的方法 1995年，Vapnik等人正式提出统计学习理论。 通俗来讲，SVM是一
原创
2021-07-09 16:14:48
835阅读
一、简介K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类
原创
2022-04-08 10:50:59
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一、简介K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。1 定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，即由你的“邻居”来推断出你的类别.2 距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离3 KNN算法的步骤
原创
2021-08-13 09:10:40
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文本情感分类文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题：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。同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。后续内容将
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2023-11-03 20:44:06
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在自然语言处理中，文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本文将介绍它的一个子问题：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。 目录1 文本情感分类数据1.1 读取数据1.2 预处理数据1.3 创建数据迭代器2 使用循
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2024-01-31 00:52:28
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在本系列教程中，我们将使用PyTorch和TorchText构建一个机器学习模型来检测情感(即检测句子是积极的还是消极的)。这将使用电影评论上的IMDb数据集完成。在第一篇笔记中，我们将从非常简单的概念开始理解，而不是真正关心好的结果。接下来的笔记将建立在这些知识之上，我们会得到很好的结果。 文章目录引言数据预处理搭建模型训练模型完整代码后续行动 引言我们将使用循环神经网络(RNN)，因为它们通常
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2024-01-28 17:29:34
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文本情感分析在本文中介绍如何使用神经网络实现情感分析任务，主要内容为：加载预训练的词向量介绍如何处理情感分析数据集使用循环神经网络模型训练使用一维卷积神经网络模型训练参考：动手学深度学习1、加载Glove预训练的词向量下面创建TokenEmbedding类来加载并使用预训练的词向量。import torch
import os
import collections
from torch impor
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2023-08-25 17:02:43
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首先来看一下模型结构。 这是LSTM+Attention结构在aspect-level情感分类最早的应用。模型比较简单，输入是sentence和特定aspect，输出是sentence在这个aspect下的情感极性。我们先将Word Respresentation和Aspect Embedding连接后输入到LSTM得到隐藏向量，再将隐藏向量和Aspect Embedding连接后做一次atten
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2023-10-07 10:02:40
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