IMDB_Sentiment_Analysis
鉴于大量的在线评论数据（Amazon，IMDB等），情绪分析变得越来越重要。 在这个项目中，建立了一个情感分类器，用于评估一段文字的极性是正还是负。 情感分析是在Keras随附的IMDB数据集上完成的。 它由25,000个训练样本（其中20％是验证样本）和25,000个测试样本组成。 数据集中的所有单词均已预先标记。 使用自训练的单词嵌入（Keras嵌入层）。 我训练了不同的模型，其中一个模型包含一个LSTM层。 它在10个时元上的准确度为84％。 第二个示例由两组Conv1D和MaxPooling1D图层组成，后面是标准GRU图层。 观察到85％的准确性。 我已经将CuDNN层用于LSTM和GRU，因为它们在GPU上的速度比标准LSTM和GRU层快得多。 所有实现都是使用Keras进行的。 另一个具有RMS Prop精度的示例为84％，而
2021-12-21 16:05:55
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Customer_satisfaction_Analysis
结果整合
Demo 演示
基于用户 UGC 的在线民宿满意度挖掘，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。开发的目的是克服用户打分和评论不一致，实现了在线评论采集和用户满意度分析。
主要功能包括在线原始评论采集、主题聚类、评论情感分析与结果可视化展示等四个模块，如下所示。
提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。
搭建了百度地图 POI 查询入口，可以进行自动化的批量查询地理信息。
通过高频词可视化展示，归纳出评论主题。
构建了基于在线民宿语料的 LDA 自动化主题聚类模型，利用主题中心词能找出对应的主题属性字典，并使用用户打分作为标注，然后通过多种分类模型，选用最优模型对提出的评价主体 进行情感分析，针对主题属性表进行主题提取后的文本进行情感分析，分别得出当前主题对应的情感趋势，横坐标为所有关于主题为“环境”的情感得分，纵坐标为
2021-12-21 11:43:54
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情感矿工
微博（中文）情感分析与可视化
分析
分词和预处理
（基于HMM的监督学习）用于中文分词和标记
删除停用词
朴素贝叶斯分类器用于提取语音的有用部分以进行情感分类
特征提取
LDA模型将每个文档转换为概率向量
吉布斯抽样解决模型
回归模型
支持情绪极性和程度的SVR（支持向量回归）
网格搜索参数选择
出版物
李迪等。 “微博数据的情感分析。” 2014年，计算，通信和IT应用会议（ComComAp）IEEE。 IEEE，2014年。
可视化
主题分析
给定一个主题（关键字），返回所有相关的tweet及其情感，以彩色气泡表示。 气泡的颜色表示鸣叫的情感极性，而大小表示鸣叫的程度。 折线图中还显示了统计信息。
用户分析
给定用户，返回用户在特定时间发布的推文的计数和情感。 折线图和条形图用于显示结果。
2021-12-20 14:30:06
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IMDB-评论
对 IMDB 电影评论的情感分析
大纲
数据集
特征提取
计数向量化器
TF-IDF
分类模型
朴素贝叶斯
多元伯努利分布
多摩尔分布
随机森林
深度学习
超参数优化
附加平滑参数
临界点
2021-12-20 00:43:48
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自然语言处理实战视频教程，自然语言处理中重要的算法，词向量模型。本课程从语言模型入手，详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合， 基于深度学习主流框架Tensorflow实例演示如何用深度学习来进行文本分类任务，其中涉及深度学习主流架构LSTM模型以及自然语言处理中流行的word2vec词向量建模方法，分模块解读如何用框架一步步完成整个网络架构。
2021-12-19 14:29:42
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情感分析
受过Python的情感分析，并接受过Amazon西班牙评论的西班牙语培训。
请参阅我的博客以获取详细信息：
模型训练： :
应用于网页的模型： :
2021-12-17 16:53:47
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作为自然语言处理领域的经典研究方向之一, 特定目标情感分析的任务是根据句子上下文语境判别特定目标的情感极性, 而提升该任务表现的重点在于如何更好地挖掘特定目标和句子上下文的语义表示. 本文提出融合短语特征的多注意力网络(Phrase-Enabled Multi-Attention Network, PEMAN), 通过引入短语级别语义特征, 构建多粒度特征融合的多注意力网络, 有效提高模型的表达能力. 在SemEval2014 Task4 Laptop、Restaurant数据集上的实验结果表明, 与基准模型相比, 本文提出的PEMAN模型在准确率上有一定提升.
2021-12-15 16:03:09
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Twitter_Data_Analysis：有关Twitter数据的文本处理和情感分析的完整指南
2021-12-15 15:58:24
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