文本情感分析作为NLP的常见任务，具有很高的实际应用价值。本文将采用LSTM模型，训练一个能够识别文本postive, neutral, negative三种情感的分类器。

ChnSentiCorp 是一个中文情感分析数据集，包含酒店、笔记本电脑和书籍的网购评论。

目录 摘要： 数据集描述： 模型构建 结果分析 结束 相关链接： 摘要： 语音情感分析就是将音频数据通过MFCC（中文名是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients)）加载为特征向量形式，然后将其输入进入LSTM神经网络进行抽取语音特征。最后采用softmax分类函数实现情感标签的分类任务。其下游任务是人机交互智能化的一个关键部分。 数据集描述： 一共四种中文情感的数据集。共200条，数据质量不是很好，不是很长的语音文本，但是从这种4s短时的语音中也能听出其情感极性。其数据存储格式为：***.wav ，为wav文件。这个小的demo数据集来

 针对规模化、精确化网络舆情分析的需求，文中对文本情感的分析方法进行了研究。通过结合深度学习中卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的优点，提出了多重卷积循环网络（CRNN）。该网络既保留了CNN深层次、拟合能力强的特性，又引入RNN中的长短记忆单元（LSTM），提升网络对于长文本序列的分析能力。基于该网络，其对网络舆情的分析方法流程进行了设计。仿真结果表明，所提出的方法在标准数据集NLPCC2013上，准确率、召回率和F1值相较于RNN、CNN网络分别可以提升约6%、2%和2%。

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情感分析

近年来，文本情感分析技术在网络营销、企业舆情、舆论等扮演越来越重要的角色。鉴于主题模型在文本挖掘领域的优势，基于主题的文本情感分析技术也成为人们关注的热点，其主要任务是通过挖掘用户评论所蕴含的主题、以及对这些主题的情感偏好，来提高文本情感分析的性能。

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