情感分析是文本分析的一种，它能够从一段文本描述中理解文本的感情色彩，是褒义、贬义还是中性。常见的情感分析的使用场景就是客户对商品或服务的评价、反馈，传统模式下的人工审核，不仅消耗大量人力，而且效率（速度和准确度）也不高。   这里使用Python对电影《哪吒之魔童降世》的评论进行文本分析，这种分析方式还可用于垃圾邮件的过滤、新闻的分类等场景。   分析步骤：   1、对文本数据进行预处理，包括文本缺失值重复值处理、分词、去除停用词、文本向量化。   2、描述性统计分析，统计词频、生成词云图。   3、验证性统计分析，通过方差分析进行特征选择。   4、统计建模，根据文本向量进行文本分类。 目

EasyBert 基于Pytorch的Bert应用，包括命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等(后续更新其他方向相关模块)，并有相关数据与深度训练优化方式api。各个子项目大都为开源工作，本项目仅做相应处理以及提供一个已训练的预测接口，方便需求者进行快速的使用。本项目仅作为学习与研究使用，若存在侵权行为，请原作者务必联系我进行协商处理。 使用示例 使用前需下载相应的已训练模型，并导入相应位置 模型下载地址： 在此目录下各以需求名命名的文件中提供相应的使用演示，本阶段所训练的模型效果可以满足相应任务的基本需求。 现阶段通过各任务接口的时间相对慢，大都是在模型加载阶段。若想提升相应的速度，请使用者在接受相应精度损失的前提下更换AlBert进行相应任务的重新预训练。 依赖项 环境依赖 python >= 3.7 Pytorch >= 1.14 transformers >= 2.8.0

基于SO-PMI算法的情感极性判别代码，有注释容易理解。针对2元词组共现频率为0的情况，参照论文设置了goodturing平滑和laplace平滑方法。论文可以自己去知网搜索。运行速度慢，建议训练数据不要超过80000条。

自己设计的小项目，初始想法很简单，检验自己爬虫和nlp基本技能（分词、词向量（tokenize\onehot\tfidf\word2vec））和各类算法（朴素贝叶斯、svm、CNN、LSTM）掌握情况，进一步查漏补缺，提升工程能力和算法应用能力：） ** 第一部分：爬虫 ** 分析新浪网各类新闻网页结构，应用requests库，爬取并解析新浪各类新闻，包括汽车、教育、金融、娱乐、体育、科技共六类， 对于有“滚动”新闻链接的板块（如sport、tech、entertaimment），通过滚动新闻爬取数据：此类数据多为动态链接，需要异步加载，即自行分析json格式获取其中新闻url 对于没有“滚

第一章：引言（2学时） 第二章：文本特征提取技术（4学时） 第三章：文本检索技术（6学时） 第四章：文本自动分类技术（3学时） 第五章：文本自动聚类技术（3学时） 第六章：话题检测与追踪（3学时） 第七章：文本过滤技术（1.5学时） 第八章：关联分析技术（1.5学时） 第九章：文档自动摘要技术（3学时） 第十章：信息抽取（3学时） 第十一章：智能问答（QA）技术（1.5学时） 第十二章：Ontology（1.5学时） 第十三章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时） 第十四章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）

NLP基本任务 NLP基础演示：文本分类聚类，情感分析，文本匹配，问答系统 任务1：文本分类新闻标题分类

基于Pytorch的Bert应用，包括命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等(后续更新其他方向相关模块)，并有相关数据与深度训练优化方式api。各个子项目大都为开源工作，本项目仅做相应处理以及提供一个已训练的预测接口，方便需求者进行快速的使用。本项目仅作为学习与研究使用，若存在侵权行为，请原作者务必联系我进行协商处理。

Graduation Design Project --- 基于AdaBoost算法的情感分析研究 一、 使用微博应用获取微博文本 二、 SVM初步分类 三、 利用贝叶斯定理进行情感分析 四、 利用AdaBoost加强分类器 仅供学习之用。

《知网》情感分析常用词语集，（包括情感、评价、程度级别、主张词语）分正负面以及中英文

用LSTM进行三个文本的分类，进行情感分析和文本分类，入门的NLP案例。