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搜索资源列表

  1. 基于统计方法的中文文本情感倾向分类

  2. 文本情感倾向分类 把文本中的情感信息通过统计方法提取出来

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qinger_li

  1. 基于朴素贝叶斯的中文文本情感倾向分类研究

  2. 基于朴素贝叶斯的中文文本情感倾向分类研究，写得还是不错的。。。

  3. 所属分类：企业管理

    • 发布日期：2012-08-07
    • 文件大小：1028096
    • 提供者：youyion

  1. 文本情感分析

  2. 通过计算机技术，自动分析文本、图像或视音频等对象所包含的情感倾向及其强度 •例如：正面或负面、喜欢或讨厌、快乐或悲伤、愤怒和恐惧等 情感计算的分类 •主观性（Subjectivity） –主观性、客观性和中性 •情感倾向（Orientation） –正面（褒义）、负面（贬义）和中性

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-07-30
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：zzucaicai

  1. COAE2008 4K 文档

  2. COAE2008数据集，4万篇中文文档.数据来源于一个语料分类比赛. 　　　语料规模接近40000篇。其中至少包括4000余篇情感文本，这些情感文本均采用手工标注。参赛者只需下载压缩包并解压后即可使用。语料中大致含有两种编码：即GB2312,Unicode(UTF-8)编码。可以正常用写字板打开的是GB2312，显示为乱码的为Unicode(UTF-8)编码。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-01-07
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：jintaodu

  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. data4000.tsv

  2. 一共是4000条唐诗文本数据，进行了二分类情感标注，1表示积极情感，0表示消极情感。每一条唐诗数据是两句诗，个人感觉两句相对才能表达出稍微完整的情感倾向。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-19
    • 文件大小：175104
    • 提供者：qq_42278138

  1. 基于开源情感倾向分类数据集ChnSentiCorp文本情感分析models-1.7.0源码

  2. 对话情绪识别 对话情绪识别适用于聊天、客服等多个场景，能够帮助企业更好地把握对话质量、改善产品的用户交互体验，也能分析客服服务质量、降低人工质检成本。 对话情绪识别（Emotion Detection，简称EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪，针对智能对话场景中的用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度，情绪类型分为积极、消极、中性。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-17
    • 文件大小：81788928
    • 提供者：sunwindroom

  1. 基于内容分析的微博转发行为研究.pdf

  2. 摘 要：【目的/意义】微博转发行为反映了微博用户对所感兴趣微博的一种行为表现，对微博转发行为的研究有助 于微博的深度挖掘工作。【方法/过程】本文从内容分析的角度，对微博转发行为进行了预测。量化分析了微博内容 中一组低水平特征和高水平特征，采用逻辑回归模型对微博转发概率进行预测，并在微博数据集中进行了训练和 验证。【结果/结论】基于模型中的参数学习，证实这些内容特征对于微博转发有着密切的联系，据此进一步推断微 博用户主要的兴趣点。 关键字：微博；转发；内容分析；情感理论研究 情报科学 第36卷第4

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：maomao1688

  1. 新闻情感方向判断方法、电子设备及计算机可读存储介质.pdf

  2. 使用深度学习和模型的方法，判断非结构化文本的情绪倾向CN107688651A 权利要求书 2/2页 若从该待预测新闻的标题和正文中没有识别出所述第一文件中的事件关键词,且没有 识别岀与所述第二文件中的事件正则表达式符合的内容,则将所述预定的机器学习算法获 取的该待预测新闻的情感分数作为该待预测新闻的最终评分。 8.如权利要求7所述的新闻情感方向判断方法,其特征在于,所述调整所述预定的机器 学习算法获取的该待狈测新闻的情感分数还包括: 若从该待预测新闻的标题和正文中识别出与所述第二文件中的事件正则

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-12
    • 文件大小：649216
    • 提供者：lanhao5635865

  1. 中文情感词汇库-极值表

  2. 目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典，英文的词典有很多，中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典，还有哈工大信息检索研究室开源的《同义词词林》可以用于情感词典的扩充。基于机器学习的方法则需要大量的人工标注的语料作为训练集，通过提取文本特征，构建分类器来实现情感的分类。 文本情感分析的分析粒度可以是词语、句子也可以是段落或篇章。段落

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-03-08
    • 文件大小：155648
    • 提供者：fengbenming

  1. 基于文本筛选和改进BERT的长文本方面级情感分析

  2. 情感分析旨在分类出文本在不同方面的情感倾向。在长文本的方面级情感分析中，由于长文本存在一定冗余性和噪声大的问题，导致现有的方面级情感分析方法对于长文本中方面相关信息的特征提取不够充分，分类不精准；在方面分层为粗粒度和细粒度方面的数据集上，现有的解决方法没有利用粗粒度方面中的信息。针对以上问题，提出基于文本筛选和改进BERT的算法TFN+BERT-Pair-ATT。该算法首先利用长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制相结合的文本筛选网络（TFN）从长文本中直接筛选出与粗粒度方面相关的部分语句，然后

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：826368
    • 提供者：kamo54

  1. 基于改进KNN的消费者评价信息情感分类研究

  2. 面对大数据时代消费者评价的海量信息，为了识别消费者评价信息的情感倾向，及时掌握消费者的评价信息反馈，采用K-近邻（KNN）算法对消费者评价信息进行情感分类，但是该算法在文本分类过程中因文本特征向量的维度高，使得算法的时间复杂度和空间复杂度较高，计算的开销很大。针对这一问题，通过对获取信息的文本结构以及情感表达特点的分析，采用一种改进的KNN算法进行文本情感分类。在对消费者评价信息进行分类时，先由潜在语义分析算法对文本特征向量进行降维处理，然后利用加权KNN算法进行分类。实验结果表明，该方法在提高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：299008
    • 提供者：weixin_38683488

  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. 简单粗暴理解与实现机器学习之神经网络NN（五）：神经网络案例DNN文本多分类——IMDB电影评论文本的神经网络分类

  2. 文章目录7.5 案例：DNN文本多分类学习目标7.5.1 IMDB电影评论文本的神经网络分类参数 7.5 案例：DNN文本多分类 学习目标 目标 无 应用 应用tf estimator完成文本分类 7.5.1 IMDB电影评论文本的神经网络分类 目的：对IMDB电影评论数据进行训练，预测分类 步骤： 1、电影评论数据读取 2、模型输入特征列指定 3、模型训练与保存 1、电影评论数据读取 我们将要使用的数据集是 IMDB Large Movie Review Dataset，包含用于训练的 250

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38711041

  1. The Bag-of-Opinions Method for Car Review Sentiment Polarity Classification

  2. ~本文针对网络评论倾向分级问题，提出了一种基于观点袋模型和语言学规则的多级情感分类方法。通过分析句子中的词性搭配关系，设计了12种抽取特征-观点搭配模式，并对存在问题给出了解决策略。依据汉语用词特点和词汇在汽车领域的特殊用法，提出搭配四元组的情感倾向极性值计算方法。在此基础上，利用获取的搭配四元组及其情感倾向极性，建立文本的向量化表示，并构造了权重计算公式。最后，利用文本余弦相似度计算方法实现对评论文本的五级情感极性分类。通过在COAE2012任务3的汽车数据集上进行的测试，取得了较好的分类结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38670318