Chinese-Sentiment A Chinese sentiment analyze lib with Python #simple to use： ##example ##first,you can import python lib like this: import pos_neg_senti_dict_feature as pn import textprocessing as tp ##for single sentence print pn.single_review_sentiment_score('买过散装的粽子才来买礼盒的，礼盒很大气，比超市买的100多的还要好，配置也不 错，肉的素的都有，刚煮了个蛋黄粽子很不错，米好蛋黄也黄很香，老板态度很好，还想买一份～'.decode('utf8')) ##for all dataset for i in pn.all_rev

基于阿拉伯方面的情感分类_Arabic aspect based sentiment classification using BERT.pdf

Sentiment Analysis and Opinion Mining-Liu bing的书

《Sentiment Analysis and Opinion Mining》，刘冰2012年的书，M&C出版社出版。没在网上找到过免费的，这书很贵的好不好，30美刀…… 话说我这不涉及侵权吧……

Twitter情绪可视化 一个网络应用程序，它使用来自Twitter的数据以及情感分析和情感检测相结合的方式来创建一系列数据可视化效果，以说明快乐和不快乐的位置，主题和时间。 介绍 该项目旨在使Twitter数据更易于理解。 它流式传输实时tweet，或者可以获取有关特定主题或关键字的tweet-然后使用自定义编写的情感分析算法分析此数据，并最终通过一系列动态D3.js数据可视化显示结果。 该应用程序的目的是允许在情绪与其他因素之间找到趋势，例如地理位置，一天中的时间，其他主题... 从分析营销活动的有效性到比较两个竞争主题，它具有广泛的用途。 在阅读有关该应用程序的更多信息。 该应

IMDB_Sentiment_Analysis 鉴于大量的在线评论数据（Amazon，IMDB等），情绪分析变得越来越重要。 在这个项目中，建立了一个情感分类器，用于评估一段文字的极性是正还是负。 情感分析是在Keras随附的IMDB数据集上完成的。 它由25,000个训练样本（其中20％是验证样本）和25,000个测试样本组成。 数据集中的所有单词均已预先标记。 使用自训练的单词嵌入（Keras嵌入层）。 我训练了不同的模型，其中一个模型包含一个LSTM层。 它在10个时元上的准确度为84％。 第二个示例由两组Conv1D和MaxPooling1D图层组成，后面是标准GRU图层。 观察到85％的准确性。 我已经将CuDNN层用于LSTM和GRU，因为它们在GPU上的速度比标准LSTM和GRU层快得多。 所有实现都是使用Keras进行的。 另一个具有RMS Prop精度的示例为84％，而

Customer_satisfaction_Analysis 结果整合 Demo 演示 基于用户 UGC 的在线民宿满意度挖掘，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。开发的目的是克服用户打分和评论不一致，实现了在线评论采集和用户满意度分析。 主要功能包括在线原始评论采集、主题聚类、评论情感分析与结果可视化展示等四个模块，如下所示。 提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。 搭建了百度地图 POI 查询入口，可以进行自动化的批量查询地理信息。 通过高频词可视化展示，归纳出评论主题。 构建了基于在线民宿语料的 LDA 自动化主题聚类模型，利用主题中心词能找出对应的主题属性字典，并使用用户打分作为标注，然后通过多种分类模型，选用最优模型对提出的评价主体 进行情感分析，针对主题属性表进行主题提取后的文本进行情感分析，分别得出当前主题对应的情感趋势，横坐标为所有关于主题为“环境”的情感得分，纵坐标为

财务情绪分析 进行实验以训练我自己的Word2vec嵌入，以便使用注意力模型进行转移学习。 （自然语言处理和深度学习）涉及对斯坦福问题解答数据集和迁移学习的实验。 这些实验背后的想法是将转移学习用于具有深度神经网络和注意力模型的无监督文本数据。 我训练有素的word2vec嵌入的代码将在以后添加库：Keras，python，pandas，nltk Tensorflow和一些sci-kit在这里和那里学习

西班牙语 最新版本变更： 从0.0.25版本开始，我们不再使用tensorflow。 该模型现在基于朴素贝叶斯分类器。 它是如何工作的？ sentiment-spanish是一个Python库，使用朴素贝叶斯分类法来预测西班牙语句子的情绪。 该模型是使用网页eltenedor，迪卡侬，到到网，filmaffinity和eBay的用户超过80万的评论培训。 这项评论是使用网络抓取与项目一起提取的 使用用户评论中的评分，我们训练了模型以从其中的语言中学习。 我们达到了90％的验证准确性（对新数据的准确性，未用于培训）。 有关神经网络模型训练的更多详细信息，请检查回购 为什么？ 我相信基于神经网络的西班牙语情感分析没有很多解决方案。 安装和使用 首先安装软件包 pip install sentiment-analysis-spanish 导入包裹 from sentiment_analys

情感分析 受过Python的情感分析，并接受过Amazon西班牙评论的西班牙语培训。 请参阅我的博客以获取详细信息： 模型训练： : 应用于网页的模型： :