用于文本情感分析的情感词典集.rar

自然语言处理-用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型

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情感分析人工智能相关深度学习

sentiment 关于代码 版本：v1.1 环境：python3; tensorflow-1.0.0; keras-2.0.6 使用：将data文件夹中的三个csv文件放到py文件同个文件夹下面即可运行 Finish： 使用jieba进行分词，并用LSTM对第一个情感关键词进行预测，10轮epochs后验证样本的准确率为0.70 Todo： 将情感关键词添加到jieba的字典里 将第2、3个关键词添加到样本，将预测的概率大于阈值的位置作为情感关键词输出 完成主题和情感正负面的分析 完善LSTM的网络 试试CNN的效果

用python实现基于情感词典的情感分析

这一篇基于表情符号的情感分析系统,中文推文的情感分析系统的论文,PDF版,有兴趣自行下载.是一种分类算法,涉及机器学习领域.

本文使用时间序列分析来研究比特币价格与基本经济变量，技术因素以及从Twitter提要获得的集体情绪的度量之间的关系。 通过使用最新的机器学习算法，即支持向量机（SVM），每天进行情感分析。 一系列短期回归显示，Twitter的情绪比率与比特币价格成正相关。 短期分析还显示，维基百科搜索查询的数量（显示公众对比特币的兴趣程度）和哈希率（衡量采矿难度）对比特币的价格产生积极影响。 相反，比特币的价值受到美元与欧元之间汇率（代表价格的一般水平）的负面影响。 向量误差校正模型用于研究协整变量之间长期关系的存在。 这种长期分析显示，比特币价格与流通中的比特币数量呈正相关（代表货币供应总量），而与标准普尔500股市指数则呈负相关（表明货币的总体状态）。全球经济）。

用Python做数据商品情感分析（商品评论数据情感分析）-附件资源

采用LSTM模型，训练一个能够识别文本postive, neutral, negative三种情感的分类器。