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jQuery留言板

仿今日头条评论效果，底部弹出置于软键盘上的评论框

基于酒店评论的文本情感分析-附件资源

粘贴就实现表情功能，代码简洁明了，很好使，我一直信赖他

去重后的非平衡酒店评论情感语料，分为两个文件，neg=1172条，pos=5358条。按照id,text,label划分，pandas可以直接读取。

当点击评论时，弹出对话框，同时弹出软键盘，当点击返回键时，将对话框关闭，不只是关闭软键盘。效果非常棒，需要的朋友参考下吧

文本分析和情感分析 用于产品评论注释的文本分析和情感分析。 输入 ： 使用“ AmazonComments.csv”，其中包含使用某些R代码从亚马逊获取的评论。 输出 ： 词云 CSV文件-每个评论注释的情感极性。“ AmazonReviewSentimentAnalysis.csv” 我们发现，在611条评论中，有49条具有负极性，而562条具有正极性或中性极性。 从否定词云中，我们看到诸如说明，手册，订购，购买，用户指导，联系方式，服务之类的单词。这意味着可能会有一些关于用户手册/控制器的投诉，或者购买周期或客户可能有问题护理服务。 业务现在可以进一步研究这些以改进流程。 5，我们还会看到一些诸如设置，关闭，插头，探头，电源选项，界面之类的词。 这些可能会导致某些人对恒温器的设计或零件不满意。 业务现在有一些改进领域需要进一步研究。 来自twitter- Textblob和

~包含论文,包含论文(重要重要重要) ~大学计算机系毕业设计代码 ~校园招募系统 ~ssm开发 ~包含:代码,部署视频,截图等;详情参见: ~毕业设计_springBoot_ 评论统计

评论数据存在稀疏问题，不足以支撑学习出更全面的用户偏好。针对评论稀疏问题进行了研究，并提出一种应对评论稀疏的即插即用辅助网络（NRSN），其能与不同的模型进行结合，以添加辅助信息的方式，来重新调整当前模型输出的用户偏好向量。首先根据目标用户，使用aspect-attention机制从其近邻用户评论中学习出近邻用户的偏好，然后采用co-attention机制将近邻用户和目标用户进行契合度匹配，调整出目标用户新的偏好向量。在三组公开数据集下的实验结果表明，NRSN不仅能提高所结合模型的推荐性能，且能有效应对“冷启动”场景下的评论稀疏问题。