历年美国消费者信心指数

MMSA 多模态情感分析中代码的 Pytorch 实现。 注意：我们强烈建议您首先浏览我们代码的整体结构。 如果您有任何疑问，请随时与我们联系。 支持模型 在这个框架中，我们支持以下方法： 类型 型号名称 从 单任务 单任务 —— 单任务 单任务 单任务 单任务 单任务 （无 CTC） 单任务 米萨 米萨 多任务 MLF_DNN MMSA 多任务 MTFN MMSA 多任务 MLMF MMSA 多任务 自我_MM 自我MM 结果 详细结果见results/result-stat.md 用法 克隆代码 克隆这个 repo 并安装需求。 git clone https://github.com/thuiar/MMSA cd MMSA pip install -r requirements.txt 数据集和预训练的 berts 从以下链接下载数据集特征和

情感分析目标：情感分析是一种机器学习工具，可以分析文本的极性（正，中性，负面）。通过训练带有文本情感示例的机器学习工具，机器可以自动学习如何在没有人工输入的情况下检测情感。 项目结构：步骤a-导入库和数据。 （存储库包含该项目中使用的数据集）步骤b-文本规范化步骤c-归类化步骤d-数据预处理步骤e-模型构建。 我使用机器学习算法来构建和训练模型：线性回归，决策树分类器，随机森林分类器，K邻居分类器和支持向量机（SVM） 一些项目的图像：

使用BERT的细粒度情感分类 此存储库包含用于获取的结果的代码。 用法 可以使用run.py运行各种配置的实验。 首先，安装python软件包（最好在一个干净的virtualenv中）： pip install -r requirements.txt Usage: run.py [OPTIONS] Train BERT sentiment classifier. Options: -c, --bert-config TEXT Pretrained BERT configuration -b, --binary Use binary labels, ignore neutrals -r, --root Use only root nodes of SST -s, --save

推文情感分析 更新（2018年9月21日）：我没有积极维护该存储库。 这项工作是针对课程项目完成的，由于我不拥有版权，因此无法发布数据集。 但是，可以轻松修改此存储库中的所有内容以与其他数据集一起使用。 我建议阅读该的，该可在docs/找到。 数据集信息 我们使用和比较各种不同的方法来对推文（二进制分类问题）进行情感分析。 训练数据集应该是tweet_id,sentiment,tweet类型的csv文件tweet_id,sentiment,tweet其中tweet_id是标识该tweet的唯一整数， sentiment是1 （正）或0 （负）， tweet是括在""的tweet 。 类似地，测试数据集是tweet_id,tweet类型的csv文件。 请注意，不需要csv标头，应将其从训练和测试数据集中删除。 要求 该项目有一些一般的图书馆要求，而某些则是针对个别方法的。 一般要求如下。 numpy scikit-learn scipy nltk 某些方法特有的库要求是： 带TensorFlow后端的keras ，用于Logistic回归，MLP，RNN（LSTM）和CNN

基于方面的情感分析 基于方面的情感分析任务专注于识别方面类别和文本中的情绪（正面，负面，中性）分类。 基于方面的情感分析的目的是确定针对特定方面表达的情感极性。 该系统基于使用支持向量机（SVM）的监督学习。 多标签svc分类器用于将笔记本电脑评论分为20个方面类别，还可以将评论分为正面，负面或中性。 对于每种情感，都使用多标签svc分类器。 系统的性能也与其他分类器进行了比较。 数据集 所需的库 Scikit学习 纳尔特克 大熊猫 麻木 PS：这是加德满都大学计算机科学与工程系最后一年的一个为期2个月的速成课程（NLP）的微型项目。

情感分析 :rocket: 该网站在Heroku准确率= 93％ 我接受了亚马逊原始评论来创建情绪分析。.我使用的数据集是

Flask-NLP-情感分析 简单的基于Textblob和NLP的命令情感分析器Web应用程序。 使用的模块 模块 用例 烧瓶 Web应用程序 flask_bootstrap 提供CSS 文本框 处理单词 时间 记录执行时间 随机的 随机生成东西 正在运行的项目 在Windows上安装 在Windows中设置Flask应用程序 set FLASK_APP=app.py set FLASK_DEBUG=1 在Unix上安装 在Unix中设置flask应用程序 export FLASK_APP=app.py export FLASK_DEBUG=1 运行应用程序 设置flask应用程序后，要运行应用程序，请使用以下命令 flask run --port=8080 --port标志是可选的 谢谢你！ DHRUV PRAJAPATI

Stanford Sentiment Treebank 是一个标准情感数据集，主要用于情感分类，其中每个句子分析树的节点均有细粒度的情感注解。 Stanford Sentiment Treebank 标准情感数据集_datasets.txt Stanford Sentiment Treebank_datasets.zip

美国会计准则学会 方面类别情感分析的论文，模型和数据集，包含两个细粒度的子任务：方面类别检测（ACD）和方面类别情感分类（ACSC）。 要求 python 3.6 pytorch 1.3.0 艾伦纸0.9.0 用法 支持的数据集 SemEval-2014-Task-4-LAPT SemEval-2014-Task-4-REST SemEval-2014-Task-4-REST-DevSplits SemEval-2014-Task-4-REST-Hard SemEval-141516-大型REST-HARD SemEval-2015-Task-12-LAPT SemEval-2015-Task-12-REST SemEval-2015-Task-12-HOTEL SemEval-2016-Task-5-CH-CAME-SB1 SemEval-2016-Task-5-C