机器学习项目 对亚马逊评论数据集的情感分析 .ipynb文件中包含的Python Scipts代码 项目代码文件夹中包含的数据集

Sentiment_Analysis_Deep_Learning：使用深度学习（CNN）进行情感分析

[情感分析] Yelp数据集的综合情感分析 对Yelp_Dataset的综合情感分析 下载Yelp数据集以进行大规模数据分析，包括情绪，多年分布和一个月分布。 包括： - 情绪分析。 数据清理。 数据预处理。 数月，数年的正面，负面，中性评论分布。 下载输出文件夹，以了解此python程序的确切功能。

barrageAnalysisCN 中文弹幕情感分析 CMD Record python logProcess.py server.log | grep -v '[empty] line' > barrage.temp python segment.py > seg.temp yeal刘洋,git账号：xxyliuyang eric徐沛阳，github账号：peiyangxu

感化器 受启发。 该宝石可以单独使用，也可以与rails应用集成。 Rails使用说明 使用bundler gem "sentimentalizer"安装gem 运行rails g sentimentalizer 。 这将生成一个带有after_initialize钩子的初始化文件。 基本上是在训练要在应用程序中使用的模型。 每当您启动服务器或运行任何rake命令时，它将运行，希望对此有所投入。 现在，您可以在require "sentimentalizer"之后运行以下命令 Sentimentalizer . analyze ( 'message or tweet or status

bert_sentiment_analysis:使用BERT进行深度学习的情感分析

一、cnsenti 中文情感分析库(Chinese Sentiment))可对文本进行情绪分析、正负情感分析。 https://github.com/thunderhit/cnsenti https://pypi.org/project/cnsenti/ 特性 情感分析默认使用的知网Hownet 情感分析可支持导入自定义txt情感词典(pos和neg) 情绪分析使用大连理工大学情感本体库，可以计算文本中的七大情绪词分布 注意 代码中情绪分析使用的大连理工大学情感本体库，如发表论文，请注意用户许可协议 1、该情感词汇本体由大连理工大学信息检索研究室独立整理标注完成，可供国内外大学、科研院所及个人用于学术研究目的。 2、如任何单位和个人需将其用于商业目的，请发送邮件至 进行协商。 3、使用过程中如发现该资源中有任何错误或不妥之处，欢迎用户将您的宝贵意见发送至邮箱 ，我们 将以最快的速度

使用PyTorch进行情感分析 存储库将引导您完成构建完整的情感分析模型的过程，该模型将能够预测给定评论的极性（无论表达的观点是肯定的还是负面的）。 要在其上训练模型的数据集是流行的IMDb电影评论数据集。 目录 第一个笔记本涵盖了从原始数据集中加载数据，特征提取和分析，文本预处理以及训练/验证/测试集准备的过程。 第二篇教程包含有关如何设置词汇对象的说明，该对象将负责以下任务： 创建数据集的词汇表。 根据稀有词出现和句子长度过滤数据集。 将单词映射到其数字表示形式（word2index）和反向（index2word）。 启用预训练词向量的使用。 此外，我们将构建BatchItera

CS291K 使用CNN-LSTM组合神经网络模型对Twitter数据进行情感分析 论文： : 博客文章： : 动机 该项目旨在扩展我们以前使用简单的前馈神经网络（位于此处： ＆ ）进行的情绪分析工作。 相反，我们希望尝试使用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型，以对Twitter数据进行情感分析。 依存关系 sudo -H pip install -r requirements.txt 运行代码 在train.py上，更改变量MODEL_TO_RUN = {0或1} 0 = CNN-LSTM 1 = LSTM-CNN 随时更改其他变量（batch_

spark-twitter-stream-example：使用Apache Spark和Apache Bahir在实时Twitter提要上进行的“情感分析”