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

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。

文本情感二分类

本科毕业设计用网上的源码 简单的中文文本情感分类 一个用 PyTorch 实现的中文文本情感分类网络，代码较简单，功能较丰富，包含了多种模型 baseline。 环境需求 python == 3.6 torch == 1.1.0 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v4 @ 2.10GHz NVIDIA TITAN Xp 其余的见 requirements.txt 使用方法 先预处理，./run_preprocess_word2vec.sh 或 ./run_preprocess_elmo.sh 3（3 是 gpu 编号） 然后运行 python3 main.py --config_path config_cnn.json 预处理 将所给文本的每个词转换成预训练模型的词向量后存到文件里。我分别尝试了这两种 embedding： ELMo 中文预训练模型，1024d（ Chinese-Word-Vectors，300d（ 请自行下载相应的模型文件到 data/word2vec/ 或 data/zhs.model 文件夹下。 具体细节见 preprocess.py 文件

针对社交网络数据的文本情感分析，目前常用的研究方法主要是基于传统机器学习算法，根据手工标注好的情感词典，对文本信息使用朴素贝叶斯、支持向量机、最大熵方法等机器学习算法进行情感分析。为了避免对手工方式建立的情感词典的依赖，减少机器学习过程中的人工干预，提出基于卷积神经网络和注意力模型相结合的方法进行文本情感分析。实验表明，根据准确率、召回率和F1测度等衡量指标，提出的方法较传统的机器学习方法和单纯的卷积神经网络方法有明显的提高。

近年来, 卷积神经网络模型常常被用于文本情感分类的研究中, 但多数研究都会忽略文本特征词本身所携带的情感信息和中文文本分词时被错分的情况. 针对此问题, 提出一种融合情感特征的双通道卷积神经网络情感分类模型(Dual-channel Convolutional Neural Network sentiment classification model fused with Sentiment Feature, SFD-CNN). 该模型在构造输入时以一条通道构造融合情感特征的语义向量矩阵以获取到更多的情感类型信息, 以另一条通道构造文本字向量矩阵以降低分词错误的影响. 实验结果表明, SFD-CNN模型准确率高达92.94%, 要优于未改进的模型.

中文、微博、情感分析、SVM模型实现、DNN模型实现。微博评论数据集7962条，其中包含积极和消极情感倾向。主要做法如下： 实现语言：python、tensorflow==1.12、keras==2.2.4 一是基于传统文本特征表示的稀疏性，结合当前成熟技术，设计并实现了基于Word2vec的词向量训练方法，该方法可以将词表示为具有语义关系的特征向量形式，方便模型的使用。 二是采用自然语言处理常用技术完成对文本的预处理操作，既是完成了数据的预处理过程。 三是研究并实现了SVM和DNN两个最具代表性的模型在中文情感分析领的应用，完成了大数据的数据挖掘过程。并在已有的数据集上进行了实验，由具体实验结果我们发现SVM神经网络模型取得了78.03%的F值，较DNN(88%)方法低了9%，但是其训练速度较快。

本文实例讲述了Python实现购物评论文本情感分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 昨晚上发现了snownlp这个库，很开心。先说说我开心的原因。我本科毕业设计做的是文本挖掘，用R语言做的，发现R语言对文本处理特别不友好，没有很多强大的库，特别是针对中文文本的，加上那时候还没有学机器学习算法。所以很头疼，后来不得已用了一个可视化的软件RostCM，但是一般可视化软件最大的缺点是无法调参，很死板，准确率并不高。现在研一，机器学习算法学完以后，又想起来要继续学习文本挖掘了。所以前半个月开始了用python进行文本挖掘的学习，很多人都推荐我从《python自然语言处理》这本书入门，学习了半个月

Text_Sentiment_Analyzer Self-learning record of text sentiment analysis Environment：python3.5 + windows10 1、create_new_sentiment_dict_and_predict_by_using_rules 项目 搜集了知网、百度、搜狗、台湾大学等多个平台的情感词典，对它们进行合并去重后得到新的较为完整的情感词典集合； 在处理文本问题上，首先对文本评论进行分词、去停用词等预处理，其次采用基于规则的方法（统计文本中情感词数及否定词和程度副词情况），对文本评论进行情感分析。 2、create_new_sentiment_dict_by_using_LDA 项目 以微博评论语料为基础，采用LDA主题模型的方法来寻找和情感种子词语义相近的词作为新的情感词，其中情感种子词是人工从知网情感

商品评论情感倾向性分析中，整理的情感词典，来源包括知网、台湾大学情感词库、大连理工情感词汇本体、《褒义词词典》、《贬义词词典》。包含情感词29869个，另外还有否定词、关联词、程度副词三种辅助词。