中文情感分析是自然语言处理的一个经典实验，这个实验通过一般通过各种训练好的数据集，对其中的数据进行预处理后采用各种网络模型进行学习和训练最终得到一个良好的loss和acuary之后，把模型保存下来，并输入一句话运行输出这句话的情感是正面还是负面的，最终输出的训练效果和使用的模型、数据集以及训练次数都有关系。这是做的情感分析ppt

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本资源以IMDB电影评论情感分析为例，讲解了自然语言处理的基本知识，比如分词、词嵌入技术等。对于IMDB数据的下载、读取和处理也进行了详细的讲解。 本讲建模采用Keras进行，适用于TensorFlow2.1.里面包含可运行源代码，注释详细，PPT，数据。可以参考中国大学MOOC，深度学习应用开发，浙江大学城市学院的课程。

得益于互联网技术的快速发展，情感分析/分类技术近来也受到了大量的关注。情感分析已经成长为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一，而情感分类是众多情感分析任务中必不可少的一环。本文使用文本分类中经典的TextCNN模型，对给定的中文电影评论进行情感分类。通过设计合理的网络结构，并使用pytorch进行实现，取得较为不错的效果。 关键词：情感分类 TextCNN pytorch

豆瓣影评数据，21000多条，包括movie_name, user_name, score, comment, date等字段，只需简单处理就可使用。

此为python实现的基于网路爬虫的电影评论爬取和分析系统。其中包括源代码、完整文档。本系统主要由热门电影排名、影评内容词云、观众满意度饼图等模块组成。其中代码有bug（我去年可以运行，不知道今年为什么不可了呜呜呜），介意勿下载！！！

在云上进行情感分析的全面评估 Ashwin Nalwade，陈名喜。 科技栈 应用程序和数据：Python，Flask，Gunicorn，CSS，spaCy，PyTorch，Pandas，HuggingFace。 云：Paperspace的Google Cloud Platform（GCP），IBM Cloud，Gradient Cloud。 容器：Docker [Docker Hub]，Kubernetes，Google Kubernetes Engine。 跨平台比较 我们在3个不同的云平台上测试了不同的方法，并通过在GPU上运行时使用探查器来分析训练时间[历时平均值]，准确性和内存利用率[峰值]。 GPU详细信息[Colab Pro] Fri Nov 27 20:47:34 2020 +----------------------------------------------

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