我的专栏《NLP算法实战》https://mp.csdn.net/mp_blog/manage/column/columnManage/12584253中第4章 文本分类与情感分析算法 用到的数据。 文本分类和情感分析是自然语言处理（NLP）中常见的任务，它们可以用于将文本数据归类到不同的类别或者分析文本中的情感极性。在本章的内容中，将详细讲解在自然语言处理中使用文本分类和情感分析算法的知识。

CASIA语音情感语料库，共包括四个专业发音人，六种情绪生气（angry）、高兴（happy）、害怕（fear）、悲伤。4个人（2男2女），50个句子，6种情绪，即不同人对相同的文本赋以不同的情感来阅读，这些语料可以用来对比分析不同情感状态下的声学及韵律表现。

千言数据集：情感分析。千言数据集：情感分析

常用词典（包含知网Hownet、THUOCL词库、台湾大学NTUSD、清华大学和大连理工大学情感词典等）

本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

基于CNN的中文文本分类算法（可应用于垃圾邮件过滤、情感分析等场景）

面对大数据时代消费者评价的海量信息，为了识别消费者评价信息的情感倾向，及时掌握消费者的评价信息反馈，采用K-近邻（KNN）算法对消费者评价信息进行情感分类，但是该算法在文本分类过程中因文本特征向量的维度高，使得算法的时间复杂度和空间复杂度较高，计算的开销很大。针对这一问题，通过对获取信息的文本结构以及情感表达特点的分析，采用一种改进的KNN算法进行文本情感分类。在对消费者评价信息进行分类时，先由潜在语义分析算法对文本特征向量进行降维处理，然后利用加权KNN算法进行分类。实验结果表明，该方法在提高文本分类速度的同时保持了良好的分类效果。

基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】 1、研究目的 针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析，利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性，不断学习，不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优，并对模型进行简单的封装和部署。 2、研究方法 主要使用基于深度学习的方法，数据集采用论文常用的 IMDB 数据集，旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点，自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于，利用模型集成融合里的堆叠法的思想，实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。 3、研究结论 在第一个IMDB数据集上经过AUC评分，计算重合的面积， 可以达到95.97%分，排名能达到前15%。 在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法，得到了 0.7131280389的分数，排名196/614，30%左右。

MEREX 安装marsyas 如果仅仅是运行二进制文件MER_EX，只需执行如下命令跳过本节内容。 sudo cp ./misc/libmarsyas.so /usr/lib/ 事先需要编译并安装，推荐版本0.4.5 可能需要的一些依赖 libmad0-dev qt4-dev-tools swig 配置marsyas $ cd marsyas-0.4.5 $ mkdir build $ cd build $ ccmake ../src ccmake 推荐配置 $ make #若出错则按提示安装相应依赖库 $ sudo make install 编译运行MER_EX MER_EX依赖训练文件mc_train.arff，需保持其目录结构: . |-- MER_EX `-- resources |-- mc_train.arff |-- minitunes.png `-

现有的微博情感分析方法已经注意到了微博文本与图片之间的互补作用，但较少注意用户情感表达的差异和微博内容中除文字之外的特征，为此提出一种多特征融合的图文微博情感分析方法。首先构建文本情感分类模型，将对情感具有很好指示作用的内容特征和用户特征与微博句子进行融合， 然后构造了基于参数迁移和微调的图片情感分类模型。最后设计特征层和决策层融合的方法，将文本和图片情感分类模型进行融合。实验结果表明，内容特征和用户特征有效增强了模型捕捉情感语义的能力，并在多项性能指标上都取得了很好的效果， 构建的图文情感分类模型和融合方法可获得更好的性能。