方案设计1.改造现有预训练模型，双Head输出，将原本情感分类任务转化成 方面判断（5类） 和 情感极性（3类）同时预测的多标签分类任务；2.尝试使用提示学习方法（is_prompt=True），构造“[X]是[Y]方面的评论”任务（注：提升不显著）；3.尝试使用Focal Loss损失函数（unbalance = ‘Focal_loss’）（注：效果不佳）；!pip install
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2024-09-03 12:58:49
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情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。原理比如这么一句话：“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。”① 情感词要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。里面就有“好
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2023-11-05 14:41:52
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关于情感词典的学习总结： 情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶，内在评价的一种倾向。它由两个方面来衡量：一个情感倾向方向，一个是情感倾向度。情感倾向方向也称为情感极性。在微博中，可以理解为用户对某客体表达自身观点所持的态度是支持、反对、中立，即通常所指的正面情感、负面情感、中性情感。例如“赞美”与“表扬”同为褒义词，表达正面情感，而“龌龊”与“丑陋”就是贬义词，表
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2024-05-27 16:17:38
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环境Anaconda套装，自带科学计算的众包。windows系统安装打开Anaconda命令行依次执行如下命令：pip install snownlppip install -U textblobpython -m textblob.download_corpora #此条命令执行完的时间很长，耐心等待在命令提示符下键入：jupyter notebook你会看到目录里之前的那些文件，忽略他们就好。
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2023-07-27 14:40:09
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介绍在该节中我们将对用户产生的真实评论数据进行情绪分析。知识点文本分词Word2Vec 方法决策树分类本文所涉及到情绪分析，又称为文本情绪分析，这是自然语言处理和文本挖掘过程中涉及到的一块内容。简而言之，我们通过算法去判断一段文本、评论的情绪偏向，从而快速地了解表达这段文本的原作者的主观情绪。现实中，当我们在陈述一段内容时，可能会出现的情绪有：高兴、兴奋、激动、没感觉、失落、压抑、紧张、疑惑等。而
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2023-07-05 17:20:39
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx1、预处理（1）、特征提取对应文件：feature_extraction.py最后结...
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2021-10-25 16:04:23
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高等教育心理学：学生情感与意志的发展情绪情绪一般指个体在其需要是否得到满足的情景中直接产生的心理体验和相应的反应情绪情感的功能（重要）信号功能：具有信号意义调节功能：对人的活动具有引发、促进和调控的作用感染功能：人与人之间的情感可以相互影响和产生共鸣适应功能情绪的维度和两极性情绪的维度：情绪所固有的某些特征，主要指情绪的动力性、激动性、强度和紧张度等方面情绪的两极性：情绪维度各个特征的变化幅度具有
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2024-06-04 19:30:38
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近期老师给我们安排了一个大作业，要求根据情感词典对微博语料进行情感分析。于是在网上狂找资料，看相关书籍，终于搞出了这个任务。现在做做笔记，总结一下本次的任务，同时也给遇到有同样需求的人，提供一点帮助。1、情感分析含义情感分析指的是对新闻报道、商品评论、电影影评等文本信息进行观点提取、主题分析、情感挖掘。情感分析常用于对某一篇新闻报道积极消极分析、淘宝商品评论情感打分、股评情感分析、电影评论情感挖掘
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2023-08-08 19:49:20
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今天给大家分享的是通过情感词典来对文本进行情感分析最后计算出情感得分 通过情感得分来判断正负调性 主要步骤： 数据准备本次情感词典采用的是BosonNLP的情感词典，来源于社交媒体文本，所以词典适用于处理社交媒体的情感分析 本次
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2023-08-18 20:02:32
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目前情感分析在中文自然语言处理中比较火热，很多场景下，我们都需要用到情感分析。比如，做金融产品量化交易，需要根据爬取的舆论数据来分析政策和舆论对股市或者基金的态度；电商交易，根据买家的评论数据，来分析商品的预售率等等。下面我们通过以下几点来介绍中文自然语言处理情感分析：中文情感分析方法简介；SnowNLP 快速进行评论数据情感分析；基于标注好的情感词典来计算情感值；pytreebank 绘制情
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2023-06-30 19:50:19
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理论计算与实验结合的研究已经成为TOP期刊中的主流方式。近日，上海交通大学种丽娜副教授一项关于质子交换膜水解槽阳极催化剂的研究成果在Science发表。该工作报道了一种由沸石甲基咪唑酯骨架（Co-ZIF）衍生并通过静电纺丝处理的镧和锰共掺杂的纳米纤维钴尖晶石催化剂, 该催化剂表现出优异的析氧反应（OER）活性，实现了非贵金属阳极催化剂在质子交换膜水解槽（PEMWE）中的高效稳定运行。通
摘要这篇短文的目的是分享我这几天里从头开始学习Python爬虫技术的经验，并展示对爬取的文本进行情感分析（文本分类）的一些挖掘结果。 不同于其他专注爬虫技术的介绍，这里首先阐述爬取网络数据动机，接着以豆瓣影评为例介绍文本数据的爬取，最后使用文本分类的技术以一种机器学习的方式进行情感分析。由于内容覆盖面巨大，无法详细道尽，这篇文章旨在给那些对相关领域只有少量或者没有接触的人一个认知的窗口，希望激发读
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2023-08-21 10:34:41
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情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。原理比如这么一句话："这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。”① 情感词要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。里面就有"好
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2024-08-22 11:13:31
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市场每天都在生成海量的舆情信息，这些信息可以帮助我们识别市场情绪的转变。如果只是人工地去跟踪大量的舆论和研报显然缺乏效率。我们可以试试让机器来完成这个工作。数据科学在数值领域中很常见，但这个不断壮大的领域现在也可以应用于非数值数据，比如文本。本文将探索一些理解文本数据的关键算法，包括基本文本分析、马尔可夫链和情感分析。许多数据（比如文本）是非结构化的，需要采用不同的机制来提取洞察。文本分析或文本数
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2023-11-01 17:29:52
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1. 情感分析综述情感分析也称为意见挖掘，是自然语言处理（NLP）中的一个领域，它试图在文本中识别和提取意见。情感分析有很多的应用场景，例如社交媒体监控、品牌监控、客户之声、客户服务、员工分析、产品分析、市场研究与分析等等。实现情感分析的方法有很多，大体上分为两大类，第一类为基于词典规则的方法，第二类为基于机器学习的方法。1.1 基于词典的方法基于词典的方法主要通过制定一系列的情感词典和规则，对文
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2023-10-10 22:09:27
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AD20笔记 文章目录AD20笔记新建工程绘制元器件绘制电阻放置管脚绘制效果元器件属性设置绘制电容绘制管脚快捷键元器件属性设置添加封装属性绘制效果绘制电感元器件属性设置绘制LED灯元器件属性设置把线设置为细线改变填充颜色多边形绘制矩形绘制效果绘制开关元器件属性设置绘制效果IC芯片类绘制元器件属性设置设置栅格颜色视图切换快捷键阵列式粘贴对齐快捷键绘制效果STM32F103VET6元器件属性设置绘制效
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2024-09-14 09:36:10
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为此，关于“TVS二极管有没有极性？”这个问题，再一次来总结下这个答案。第一步要确认的是TVS是单向还是双向，确认TVS单双方法有很多，最直接的的方法就是根据型号查看，型号尾缀A是单向，CA是双向，以品牌DOWO（东沃）供应的SMDJ33A和SMDJ33CA为例，可以看出，SMDJ33A是单向TVS，SMDJ33CA是双向TVS。当然，不同品牌供应的TVS，型号
运行大规模仿真时，合成可行性是个问题。通常仿真的分子都很难合成因此不值得关注，尽管它们在生物学上有很好的化学性质。本教程学习如何训练ScScore模型。该模型的思想是训练成对的分子，其中一个分子比另一个分子更复杂。然后用神经网络来打分，以试图排序分子对。最后的结果的一个可以给出分子相对复杂度的模型。论文用reaxys的每个反应训练，声明产品比反应更复杂。由于训练集很贵，我们用人工的分子来训练，如果
问题描述:有六个原子, 其中原子随意编号, 给定五条原子之间相连的边, 判断输入结构是下图的哪一种思路:很显然可以用每个原子的度来判断,但是有两个结构的最大度数都是3,"3-methy"和"2-methy", 进一步判断发现3-methy连接了两个度为2的原子, 根据此就能区分这两个。最初的代码比较繁琐，后来经过Code Review借鉴学习了一下，发现可以使用一个二维数组degree，其中deg
电容在电路中的作用：具有隔断直流、连通交流、阻止低频的特性，广泛应用在耦合、隔直、旁路、滤波、调谐、能量转换和自动控制等。我们可以依据电容是否具有极性来将电容划分为两类，一类是极性电容，一类是非极性电容。极性电容箭头所指示的是负极 用万用表电阻档测电容的正、反电阻，电阻大的为正向，电阻小的为反向。 注意：（1）在测量前用电阻或导线将电容上可能残留的电放尽；（2）由于
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2024-06-14 12:31:38
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