一 前言情感分析（Sentiment Analysis），也称为情感分类，属于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的一个分支任务，随着互联网的发展而兴起。多数情况下该任务分析一个文本所呈现的信息是正面、负面或者中性，也有一些研究会区分得更细，例如在正负极性中再进行分级，区分不同情感强度.文本情感分析（Sentiment Analysis）是
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2023-08-21 09:39:30
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PaddleHub教程合集—（2）PaddleHub预训练模型Senta完成情感分析Senta—情感倾向分析（Sentiment Classification）;针对带有主观描述的中文文本，可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度，能够帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控，为企业提供有利的决策支持。一、定义待预测数据在aistudio运行直接以下语句； 如果在本地运行该项目
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2023-11-16 20:50:09
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使用pytorch进行IMDB情感分析建议：将代码整合到main()函数中。1. 配置1.1 设置cuda和随机种子# 设置cuda
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
SEED = 1234
torch.manual_seed(SEED) # 为cpu设置随机种子
torch.cuda.m
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2024-05-16 12:22:06
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Simple Sentiment Analysis在第一篇教程中不关心实验结果好坏，只介绍基本概念，是读者对情感分析有初步了解。使用PyTorch和TorchText构建模型用来检测一句话情感（检测句子是持1肯定或0否定态度）本文使用IMDB电影评论数据集。1 - 介绍RNN网络简单介绍输入：一句话（单词序列）X={x1,x2,......xt}该序列依次输入模型（一次输入一个）得到响应隐藏层输出
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2024-04-15 12:24:39
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2018年google推出了bert模型，这个模型的性能要远超于以前所使用的模型，总的来说就是很牛。但是训练bert模型是异常昂贵的，对于一般人来说并不需要自己单独训练bert，只需要加载预训练模型，就可以完成相应的任务。下面我将以情感分类为例，介绍使用bert的方法。这里与我们之前调用API写代码有所区别，已经有大神将bert封装成.py文件，我们只需要简单修改一下，就可以直接调用这些.py文件
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2024-08-16 13:40:20
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文章目录一、情感极性分析概述1. 定义2. 情感极性的类别3. 应用场景二、情感极性分析的技术方法1. 基于规则的方法a. 关键词打分b. 情感词典的使用2. 基于机器学习的方法a. 监督学习方法b. 深度学习方法三、Python进行情感极性分析 一、情感极性分析概述情感极性分析（Sentiment Polarity Analysis）是自然语言处理技术的一部分，它关注于从文本数据中自动检测和分
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2024-07-16 15:06:41
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LSTM和GRU的注意点：第一次调用之前，需要初始化隐藏状态，如果不初始化，默认创建全为0的隐藏状态往往使用LSTM or GRU的输出最后一维的结果，来代表LSTM、GRU对文本处理的结果，其形状为[batch_size,num_directions*hidden_size]
并不是所有模型都会使用最后一维的结果如果实例化LSTM的过程中，batch_size=False,则output
snownlp是一个用于中文自然语言处理的库，它具备情感分析、文本分类、分词等基本功能。情感分析是它的一项重要功能，能够对用户输入的文本进行正向或负向情感的识别，并为进一步的数据挖掘提供基础。
# 背景定位：情感分析的重要性与技术定位
在当今社会，通过社交媒体和在线评论表达情感的方式越来越普遍，因此对这些文本数据的情感分析变得尤为重要。在众多情感分析模型中，snownlp由于其对中文文本的优秀
主题分析也同分组分析一样可分为列表形式和分组形式。制作列表形式的主题分析时，将分组字段区域设置为空，列表字段不为空即可；制作分组形式的主题分析时，将分组字段和列表字段均不设置为空即可。这里以列表形式的主题分析为例介绍主题分析的制作方法。下面将以分析某产品的退货情况来介绍主题分析的建立过程。第一,选择数据源和主题，
情感分析
·最常用于微博、微信、用户论坛等语境下的短文本分析
·大量的文本预处理技术需求[ 网页解析，文本抽取，正则表达式等 ]
·情感分析的特殊性
·文本长度相对较短
·语境比较独特
·需要提取的信息量较为特别(·否定词，歧义词可能导致明显误判·新词出现速度很快·分词很难做到尽善尽美)# 1.基于词袋模型的分析
数据概况:
抓取自购物网站的正向、负向评论各约1万条。涵
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2024-03-30 23:05:59
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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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一、cnsenti中文情感分析库(Chinese Sentiment))可对文本进行情绪分析、正负情感分析。对了，强调一下，这是大邓出品的python第三方包^_^，大家可以通过pip实现安装。github地址 https://github.com/thunderhit/cnsentipypi地址 https://pypi.org/project/cnsenti/特性情感分析默
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2024-06-11 06:50:57
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wordcloud安装 数据：和鲸社区数据-京东2k条评论import pandas as pd
data = pd.read_csv('C:/Users/admin/Desktop/新建文件夹/京东评论数据.csv')
data.head(2) sku_id_iditem_namecomment_idcontentcreation_timereply_countscoreuseful_vote_
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2024-05-11 21:56:53
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作者 | 陆昱博士 追一科技 今天和大家分享的主题是基于文本和语音的双模态情感分析。大家可能会从自然语言处理的角度认为情感分析已经做得比较成熟了，缺少进一步研究的方向。此外，从多模态角度来讲，大家可能会好奇为何使用文本+语音的方法来解决情感分析的问题。本次分享希望能和大家就上述疑问进行探讨。今天的介绍会围绕下面四点展开：文本+语音双模态情感分析概述MSCNN-SPU模型论文介绍
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2024-01-30 20:51:31
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文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 本文将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于
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2023-12-06 21:22:45
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# Java语义情感分析模型实现指南
## 一、概述
在本篇文章中，我们将逐步实现一个Java语义情感分析模型。从基础知识到代码实现，每一步都将详细介绍，并附有必要的解说。情感分析是一种通过计算机程序识别和提取文本中的主观信息的技术，通常用于社交媒体监控、市场调查等领域。
### 流程
以下是构建Java语义情感分析模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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需求分析与软件设计需求分析是软件生命周期中相当重要的一个阶段。根据 Standish Group 对 23000 个项 目进行的研究结果表明，28%的项目彻底失败，46%的项目超出经费预算或者超出工期，只 有
# NLP情感分析大模型
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，而情感分析则是NLP中的一个重要应用之一。情感分析旨在识别和提取文本中的情感信息，帮助我们理解人们对特定主题或产品的感受。而随着深度学习技术的发展，现在我们可以建立更加强大的大型模型来进行情感分析。
## NLP情感分析大模型的工作原理
NLP情感分析大模型通常基于深度学习技术，如循环神经网络（RNN）、长短期记
原创
2024-06-28 06:51:00
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目录背景LDA理解目标优化代码演示LDA，这里的LDA是指Linear Discriminant Analysis，即线性判别分析，不是主题模型的LDA主要是用来进行降维分析的一种方法，在工作学习中用的更多的可能是PCA来降维，LDA跟PCA的区别在于LDA是有监督的一种降维方法。背景为什么要降维呢？这里面涉及到另一个话题，叫维度灾难：The Curse of Dimensionality in
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2024-10-11 19:56:53
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1、词表映射无论是深度学习还是传统的统计机器学习方法处理自然语言，都需要先将输入的语言符号（通常为标记Token），映射为大于等于0、小于词表大小的整数，该整数也被称作一个标记的索引值或下标。vocab类实现标记和索引之间的相互映射。from collections import defaultdict, Counter
class Vocab:
def __init__(self, t
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2024-09-04 10:13:10
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