人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一种前沿的计算机科学技术,其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识,并利用深度学习、机器学习等算法,使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中,人工智能体现在诸多领域:如机器人技术,其中机器人不仅能执行预设任务,还能通过感知环境自主决策;语言识别和语音助手技术,如Siri或小爱同学,它们能理解并回应用户的语音指令;图像识别技术,在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析;自然语言处理技术,应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外,专家系统能够在特定领域提供专业级建议,物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式,从工作场景到日常生活,智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量,同时也在挑战伦理边界与社会规则,促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。
2024-10-19 19:17:00 8.06MB python 人工智能 ai
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情感分析 一个基本的情绪分析器会从twitterAPI中获取推文,并对其进行分析,并显示有多少推文支持该推文,而有多少则不支持该特定关键字。一次分析10条推文。 Textblob库用于分析目的。 复制您的不记名令牌。 打开终端,然后键入以下命令。 export BEARER_TOKEN = {您的BEARER TOKEN}
2024-06-04 12:34:14 2KB Python
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微博热搜情绪分析.docx
2022-10-22 10:25:58 889KB 微博热搜 kafka 学生作业
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TextEmotions 是一个用 PHP 编写的文本情感分析器的概念。 它通过搜索情绪指标(词)来解析文本并找出文本情绪。 可用指标列表 积极性分数(文本中使用的单词数)。 $ positivty_score = $ analyzer -> getPositivityScore (); 负面分数(文本中使用的单词数)。 $ negativity_score = $ analyzer -> getNegativityScore (); 依靠分数,我们可以计算出文本的总体情绪。 阳性率。 $ positivity_metric = $ analyzer -> getPositivityMetric (); // returns a number from 0 to 100 负百分比。 $ negativity_metric = $ analyzer -> getNe
2022-10-07 13:51:53 15KB PHP
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情绪分析 python源代码 情绪分析 python源代码 情绪分析 python源代码 有模型直接跑
2022-08-11 19:25:13 76.56MB 情绪分析
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数据集是COAE2015评测中的任务:关于中文情感倾向型分析, 适合用于训练情感分析的模型。比如针对博文:哇塞,这里有好多绝版的照片,简直太赞了! 带有标签信息 positive
2022-05-14 11:19:57 1.97MB 情感倾向性分析  情绪分析 语料
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从面部表情实时情感分析 从面部表情实时进行人类情绪分析。 它使用了深度的卷积神经网络。 使用的模型在测试数据上的准确性达到63%。 实时分析器为当前情绪分配合适的表情符号。 模型实现是在keras中完成的。 一些预测的输出: 使用的表情符号: 实时情绪分析器快照 从图中可以明显看出,给定帧的模型预测是中性的。 模型架构 文件清单 facial Emotions.ipynb :Jupyter笔记本,具有记录完整的代码,从开始到培训都说明模型准备。 可用于重新训练模型。 main.py :主python webcam_utils :用于从面部实时检测情绪的代码prediction_utils :
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Twitter情绪分析 这是一种自然语言处理问题,其中通过使用机器学习模型对消极消息中的消极消息进行归类来进行情感分析,以进行分类,文本挖掘,文本分析,数据分析和数据可视化 介绍 如今,自然语言处理(NLP)成为数据科学研究的温床,而NLP的最常见应用之一就是情感分析。 从民意测验到制定完整的营销策略,该领域已完全重塑了企业的运作方式,这就是为什么这是每个数据科学家都必须熟悉的领域。 与一组人手动完成相同任务所需的时间相比,可以在几秒钟内处理成千上万个文本文档的情感(以及其他功能,包括命名实体,主题,主题等)。 我们将按照解决一般情感分析问题所需的一系列步骤进行操作。 我们将从预处理和清理
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Twitter股票交易员(NLP情绪分析) ( , ,( , 。 。 描述 此应用程序将基于用于情感分析的自然语言处理(NLP)算法实现股票的纸面交易。 应该注意的是,由于没有公司的其他情况,对公司使用推特React非常不稳定,并且在日内交易之外几乎没有用例。 该软件是按原样提供的,对于您因使用此程序而导致的任何后果,作者概不负责。 他们不对您因使用此程序尝试赚钱而愚蠢造成的损失负责,而不是对公司的财务记录进行尽职调查。 总览 该应用程序包含三个主要部分: 摄取引擎 接收引擎是应用程序的“前端”,可以持续运行,利用Twitter的从重要的股票金融服务获取最新更新,然后再将信息分批
2022-03-13 09:30:34 202KB nlp twitter sentiment-analysis stock-trading
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基于Python形成的数据可视化分析,可以从顾客的评论中观察出顾客的产品需求,包含代码。本文主要基于电商平台的顾客评价来实现对于顾客的情感分析,利用文本自动识别系统将顾客的评论变为可视化,从而有助于商业分析和产品的进一步开发。
2022-03-07 19:17:02 8.49MB 可视化 情绪分析
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