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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1.TD-LSTM与TC-LSTM论文：Effective LSTMs for Target-Dependent Sentiment Classification方法：TD-LSTM 模型：作者使用两个LSTM，一个从前到后输入左侧文本+target，另一个从后到前输入右侧文本+target。然后，作者将两个LSTM最后一个时间步的隐态向量拼接送入softmax进行分类。  
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2024-10-29 14:39:48
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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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文章目录0 前言1 数据准备1.1 路径、常量、超参数1.2 加载数据集2 文本清洗3 分词4 工具类、文本向量化5 模型构建6 评估7 总览8 实时测试 0 前言使用数据集：微博数据集，共有约12万条数据，标签数为2。 配置环境：Rtx3060 Laptop/AutoDL1 数据准备1.1 路径、常量、超参数# 路径
DATASET_PATH = '../data/weibo/weibo_se
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2024-09-24 19:29:10
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这篇教程来讲解自然语言处理中的词嵌入，也就是word embedding，并介绍GLoVe预训练参数的加载。简单来说，word embedding是将单词转换为向量，从而进一步参与神经网络的计算。在tensorflow 2.0中，tensorflow.keras.layers.Embedding实现了这一功能。其中embedding层计算了一个行向量乘矩阵的矩阵乘法，其中行向量是one hot形式
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2024-09-23 06:10:04
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引言情感分析是文本分类的一种，主要方法是提取文本的表示特征，并基于这些特征进行分类。情感分析根据研究对象的粒度不同可分为文本级、句子级、对象级等，分别对相应单位的文本进行情感倾向分析。其中，较细粒度的情感分析为对象级情感分析（Aspect-level Sentiment Analysis, ASA），任务输入为一段文本和指定的待分析对象，输出为针对该对象的情感倾向。对象级情感分析任务的难点在于，文
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2024-09-01 19:13:58
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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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0. 写在前面前面我们有实战过文本分类的一些模型算法，什么？太简单？！Ok，再开一个坑，接下去整一个稍微复杂点的，情感分析。当然一般的情感分析也是一个分类任务，就可以参考之前文本分类的思路，我们这一系列要看的是「Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)」，关于这一任务的比赛也非常多，可见十分实用呀。enjoy1. A glance at ABSA在介绍具体算法之
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2024-07-23 11:04:52
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案例完整代码、数据见Github 1. 案例背景用户价值细分是了解用户价值度的重要途径，常用的细分模型包括：基于属性的方法、ABC分类法、聚类法等。1. 基于属性的方法常用的细分属性包括：地域、产品类别、用户类别（大客户、普通客户、VIP客户等）、性别、消费等级等。这种细分方法可根据数据库中数据直接得到。2. ABC分类法ABC法则是二八法则衍生出的一种法则。不同的是，二八法则强调是抓住
引言深度学习已经成为了计算机视觉、自然语言处理等领域的重要工具。但对于初学者来说，深度学习可能会显得复杂和晦涩。本系列文章将从零开始，用通俗易懂的语言，详细解释深度学习的基本概念和实际应用。在本文中，我们将着重介绍如何构建一个简单的图像分类器，以便初学者能够了解深度学习的基本原理和步骤。深度学习的基本概念在开始构建图像分类器之前，让我们先了解一些深度学习的基本概念。深度学习是一种机器学习方法，它模
## OpenNLP情感分类入门指南
在当今的自然语言处理（NLP）领域，情感分类是一个重要的任务，其目的是为了分析文本数据中的情感倾向。这里我们将通过Apache OpenNLP库实现一个简单的情感分类器。本文将为刚入行的小白提供一个详细的流程和代码示例，希望能帮助你快速上手。
### 流程概述
以下是实现情感分类器的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤
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
# 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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训练集和测试集（训练集包含两个文件：train_negative.txt和train_positive.text，分别包含2000多的负样本和2000多的正样本。文件里面的每一行代表一个样本（例如：一篇电影评论）。测试样本类似。）：链接：https://pan.baidu.com/s/1GybqIYsqGiUgL84EbrCY0w 提取码：d5ml以下步骤不调用sklearn库1.文本预处理包括读
1 textCNN原理textCNN最早在2014年由纽约大学的Yoon Kim提出（作者就他自己一个人），论文题目Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，在文中作者用精炼的语句介绍了使用卷积神经网络进行文本分类任务的原理和网络结构，并用7个数据集证明了模型的泛化能力。如下图所示是textCNN与其他模型在MR,SST-1
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2024-06-07 11:36:18
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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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我们要在网页中正常显示flash内容，那么页面中必须要有指定flash路径的标签。也就是OBJECT和EMBED标签。OBJECT标签是用于windows平台的IE浏览器的，而EMBED是用于windows和Macintosh平台下的Netscape Navigator浏览器以及Macintosh平台下的IE浏览器。windows平台的IE利用Activex控件来播放flash而其它的浏览器则使用
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2024-09-29 06:44:32
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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
一个简单的情感二分类实例情感分类是指根据文本所表达的含义和情感信息将文本划分成褒扬的或贬义的两种或几种类型，是对文本作者倾向性和观点、态度的划分，因此有时也称倾向性分析（opinion analysis）。 情感分类作为一种特殊的分类问题，既有一般模式分类的共性问题，也有其特殊性，如情感信息表达的隐蔽性、多义性和极性不明显等。一、任务介绍适用于将该题目分为两个子任务（负面分类–Sentiment.
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2024-07-14 20:59:20
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一、基于机器学习的情感分类模型主要分为 3 个步骤：文本预处理，文本向量化，训练分类器。1、文本预处理: 语料中有很多的噪声信息, 比如 HTML 标签、英文字母，特殊字符等，需要对原始语料做清洗工作，去噪、分词、去除停用词等，至此文本预处理步骤完成。2、文本向量化： 文本向量化也称为特征提取或者特征工程。特征提取的方法可以分为两类: 手工设计和训练获得。手工设计的特征通常有：文档频率（DF）、信
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2024-08-20 18:10:59
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