基于BERT的多语言文本情感分析 介绍 社交媒体广泛用于现代人的交流中，推特在英语国家中广泛用于表达情感。 微博在中国被广泛用作同一工具。 他们两个都通过几段文字表达了情感。 有必要设计一种可以对多种语言进行情感分类的系统。 对文本进行情感分类的困难如下。 首先，具有讽刺意味的是，例如交通警察因未付停车费而将他的驾照吊销了。 其次，在与域相关的问题中，例如，我的计算机的冷却系统声音非常大，这是负面的。 可以肯定地说我家的声音很大。 第三，网络流行词也将影响情绪分析，意义在标记化后将完全改变。 为了避免副作用，必须添加人工干预。 第四，文本相对简短，有时会有所遗漏，所有这些都会导致歧义或参考错误。 传统的将统计和规则结合起来的方法不能很好地解决这些难题。 深度学习强大的特征提取能力可以很好地解决这些问题。 Google在2018年10月提出了Bert模型[1]。 该模型不仅集成了LSTM

亚马逊评论情绪分析 创建该项目的目的是对亚马逊评论进行详尽的分析，无论是正面的，负面的还是中立的。 这是在NLP和机器学习的帮助下实现的。 希望你喜欢！ !!!!

四个知名情感词典：知网Hownet、台湾大学NTUSD、清华大学李军中文褒贬义词典、大连理工大学中文情感词汇本体库。附其他词典和分类：褒贬词及其近义词、否定词典汉语情感词极值表、情感词典及其分类、情感词汇本体，

SemEval-2014 Task 4数据集 细粒度情感分析，方面级情感分析数据集，包括Restaurants和Laptops两部分

这是一个用于通过语音分析情感的数据库，包含了主要的情感语音。

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微博分析系统 毕业设计：微博用户情感分析系统 （2020/02/02）更新，近日有过多童鞋来问我这个项目跑不起的问题，当时水平有点不够，写的确实有点乱，这里简单说明一下项目下下来直接跑起的方法。 1，pip install requirements.txt安装python包2，修改mysql数据库的账户密码（weibosystem / ssettings）里面3，创建数据库python manage .py makemigrations python manage.py migration 4，创建后台xadmin账户python manage.py createsuperuser 5，登录后台， 在爬虫API里面的爬虫设置，输入一个用户uid + cookie，然后即可开始在家里localhost：8000数据爬虫id爬虫 1，系统介绍（2019.5.4毕设已完成）： extra_ap

8000多条酒店评论文本和词向量模型

NLP实战之keras+LSTM进行京东评论情感分析python，对语料进行简单分析，然后通过jieba分词、word2vec构造词向量，通过LSTM提取情感特征，利用LR二分类，达到准确度0.91897

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