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搜索资源列表

  1. cpp-百度的开源情感分类系统

  2. 情感倾向分析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。情感类型分为积极、消极、 中性。情感倾向分析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，为企业提供有力的决策支持。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_39841882

  1. 鲁迅对于《祝福》中祥林嫂的情感倾向分析.ipynb

  2. 本资源是博客【python舆情分析（5）】 情感倾向分析之鲁迅《祝福》里对祥林嫂（特定人物）的情感倾向 的资料补充，作为学习资料进行参考的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-26
    • 文件大小：147456
    • 提供者：lys_828

  1. 情感倾向舆情分析

  2. 情感倾向 新浪 微博 舆情分析 本体 情感倾向 新浪 微博 舆情分析 本体

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-08-09
    • 文件大小：902144
    • 提供者：chengyunlu

  1. 情感倾向分析

  2. 资源介绍了网络舆情监控中的情感倾向性分析技术

  3. 所属分类：网络监控

    • 发布日期：2011-12-27
    • 文件大小：355328
    • 提供者：abclinlin2011

  1. 文本情感倾向分析若干问题研究论文

  2. 文本情感倾向性分析是自然语言处理领域研究的热点，在商业产品用户反馈分析、政府舆情分析、垃圾邮件过滤、信息安全和自动文摘等领域都有广泛的应用。情感倾向分析研究的涉及面很广，本文结合了实际的系统开发，着重对其中几项关键技术进行了深入的探讨。

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2013-06-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jys610

  1. 情感倾向分析在舆情监控方面的研究

  2. 针对Hownet经典算法的应用只是侧重于词句优化方面的研究，忽视了因不同人群层次主观色彩偏差而造成的判别准确性下降问题，文章提出了一种优化Hownet判别方法。搭建阈值确定的新框架，并利用义源信息量衍生义项的方法动态更新情感词库，一方面考虑到不同人群主观色彩对倾向分析产生的影响问题，另一方面针对某一事件或话题直接得出大众情感倾向。实验表明，相较传统的Hownet方法而言，优化后的Hownet实现了对舆情倾向分析的跨人群分析，且有更高的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：279552
    • 提供者：weixin_38732740

  1. 情感倾向分析在舆情监控方面的研究

  2. 针对Hownet经典算法的应用只是侧重于词句优化方面的研究，忽视了因不同人群层次主观色彩偏差而造成的判别准确性下降问题，文章提出了一种优化Hownet判别方法。搭建阈值确定的新框架，并利用义源信息量衍生义项的方法动态更新情感词库，一方面考虑到不同人群主观色彩对倾向分析产生的影响问题，另一方面针对某一事件或话题直接得出大众情感倾向。实验表明，相较传统的Hownet方法而言，优化后的Hownet实现了对舆情倾向分析的跨人群分析，且有更高的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：279552
    • 提供者：weixin_38721652

  1. Senta情感分析系统 v1.0

  2. 为您提供Senta情感分析系统下载，Senta是一款百度开源的情感分析系统。情感分析旨在自动识别和提取文本中的倾向、立场、评价、观点等主观信息。它包含各式各样的任务，比如句子级情感分类、评价对象级情感分类、观点抽取、情绪分类等。情感分析是人工智能的重要研究方向，具有很高的学术价值。同时，情感分析在消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域均有重要的应用，具有很高的商业价值。近日，百度正式发布情感预训练模型SKEP（Sentiment Kn

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38693720

  1. 基于SQL Server的网络舆情监控系统设计

  2. 针对我国高职院校校园舆情高效管理的需求，文中设计了面向移动互联网环境的舆情监控系统。系统基于B/S架构，包括舆情采集、舆情智能处理等功能模块。在舆情采集模块中，为满足海量数据的场景需求，使用SQL Server设计系统数据库，存储采集的舆情数据，保证系统数据的可靠性；在舆情智能处理模块中，使用SVM算法进行网页文本特征提取，将准确率、召回率和F1指标提升3%以上。系统使用语义分析技术完成舆情的分析，情感倾向判别召回精度可达到89%，提升了高校舆情管理工作的效率，对于校园网络环境的净化具有重要意义

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38555019