查看GPU版本和使用情况import torch
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda")
print('There are %d GPU(s) available.' % torch.cuda.device_count())
print('We will use the GPU:', torch
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2024-07-15 07:13:00
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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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前言今天的30天挑战，我决定学习用斯坦福CoreNLP Java API执行情感分析。几天前，我写了怎样用TextBlob API用Python进行情感分析。我开发了个程序对给定的一些关键字在tweets给出情感分析，现在来看看这个程序看它怎样分析的。 程序今天的demo放在OpenShift上 http://sentiments-t20.rhcloud.com/. 有两个功能。首先，如
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2023-07-20 19:38:40
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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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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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1.导语情感分类是情感分析技术的核心问题，其目标是判断评论中的情感取向，按区分情感的粒度可分为两种分类问题：
1）正/负（positive/negative）二分类或者正面/负面/中立（positive/negative/neutral）三分类。
2）多元分类，如对新闻评论进行“乐观”、“悲伤”、“愤怒”、“惊讶”四元情感分类，对商品评论进行1星~5星五元情感分类等。2.主流的情感分类方法分类按技
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2023-06-07 22:58:31
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一：An Attention Pooling based Representation Learning Method for Speech Emotion Recognition（2018 InterSpeech） （1）论文的模型如下图，输入声谱图，CNN先用两个不同的卷积核分别提取时域特征和频域特征，concat后喂给后面的CNN，在最后一层使用attention pooling的技术，在I
先运行main.py进行文本序列化，再train.py模型训练 dataset.py from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import torch import os from utils import tokenlize import c
原创
2021-08-25 14:29:25
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前言在上一期《【干货】--手把手教你完成文本情感分类》中我们使用了R语言对酒店评论数据做了情感分类，基于网友的需求，这里再使用Python做一下复现。关于步骤、理论部分这里就不再赘述了，感兴趣的可以前往上面提到的文章查看。下面给出Python的具体代码。Python代码 # 导入第三包
importjieba
fromsklearn.feature_extraction.text importTf
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2023-09-16 20:23:41
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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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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、学习目标1.学习各种思想的情感模型2.了解通过情感诱发方法所建立的情感模型二、情感模型 想要进行情感计算，首先步骤就是对情感建模，要分析理解情感的产生，从而才能让计算机理解情感。由于情感是感性的，所以现有的情感模型都是基于研究者的猜想和假设。以下是各种情感模型：三、基于基本情感论的情感模型情感是离散的、分门别类的、复杂情绪由基础情感相互组合
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2024-06-27 20:09:03
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一、课程介绍斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程，由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课：https://class.coursera.org/nlp/以下是本课程的学习笔记，以课程PPT/PDF为主，其他参考资料为辅，融入个人拓展、注解，抛砖引玉，欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学习。课件汇总下载地址：斯坦福大学自然语
目录1、导入所需的库2、用Pandas读入训练数据3、构建停用词列表数据4、对数据做预处理5、将清洗的数据添加到DataFrame里6、计算训练集中每条评论数据的向量7、构建随机森林分类器并训练8、读取测试数据并进行预测9、将预测结果写入csv文件1、导入所需的库import os
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from bs4
# 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
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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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
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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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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