#基于BosonNLP情感词典的情感分析示例代码 1. 读入BosonNLP情感词典和停用词表; 2. 使用pandas库读入.xlsx格式的待分析文本; 3. 使用jieba库对文本进行分词; 4. 删除停用词后计算评分; 5. 根据情感得分正负标记积极和消极; 6. 将结果写出为.xlsx格式文件。
2021-04-05 06:52:41 1.08MB BosonNLP 情感词典 情感分析
《知网》情感分析用词语集(beta版《知网》情感分析用词语集(beta版
2021-04-04 23:07:25 84KB 情感分析
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餐饮行业评论语料用于情感分类 文件为utf-8编码 共两个文件 分别存放正负面数据 pos.txt文件为正面评论文件 每行一条 共83702条 neg.txt文件为负面评论文件 每行一条 共83702条
2021-04-04 21:07:24 34.03MB 语料 餐饮行业评论 情感分析
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中科院语音情感分类数据,六种情绪生气(angry)、高兴(happy)、害怕(fear)、悲伤(sad)、惊讶(surprise)和中性(neutral)
2021-04-04 16:08:41 55.37MB 中科院 语音情感分类
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情绪分析 在 上通过微调 , 或训练的情感分析神经网络。 安装要求 pip install numpy pandas torch transformers 使用我在s3上载的模型分析您的输入 python analyze.py 火车模型 python train.py --model_name_or_path bert-base-uncased --output_dir my_model --num_eps 2 支持bert-base-uncase,albert-base-v2,distilbert-base-uncase和其他类似模型。 评估您训练的模型 python evaluate.py
2021-04-03 15:58:11 16.94MB nlp flask machine-learning vuejs
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采用模糊匹配的算法对电商类似于淘宝系统上的评论进行评价分析,得到想要的结果
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可以用于情感分析,知网提供的情感词典,还比较好用。
2021-04-03 10:34:24 89KB dict
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实时多模式情绪识别 不要犹豫 :white_medium_star: 如果您喜欢我们的工作,请回购! 简而言之 我们与法国职业介绍所合作开发了一种多模式情感识别平台,用于分析求职者的情感。 我们主要使用基于深度学习的方法来分析面部,声音和文字情感。 我们使用Flask部署了一个Web应用程序: 通过安装需求并启动main.py ,可以从WebApp存储库访问该工具。 我们还写了一篇关于我们工作的论文: : 表中的内容 : 在这个项目中,我们正在探索多模式情感分析中的最新模型。 我们选择探索文本,声音和视频输入,并开发一个集成模型,该模型收集来自所有这些来源的信息并以清晰易懂的方式进行显示。 0.技术 一,背景 情
2021-04-02 17:51:54 815.58MB python real-time deep-learning tensorflow
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随着互联网相关技术的高速发展,以及移动客户端的兴起。网上购物已经是现代家庭生活重要组成部分。用户在进行购物的时候会产生大量的访问数据和交易数据,这些数据庞大而且看似杂乱无章,但其中包含着巨大的商业价值。如何高效、准确的获取到其中的商业价值呢?本文采取基于数据挖掘爬虫技术获取电商用户评价数据,同时对获取的数据进行分析关键来完成相关的要求。
2021-04-02 16:06:39 995KB LDA模型 情感分析 KDD模型 数据处理
基于评论文本情感分析的产品扩散建模与仿真,黄逸雨,江资斌,在线评论信息包含用户主观情感、购物体验等多重信息,可为企业产品改善与创新提供参考依据。本文构建基于文本评论挖掘数据的巴斯
2021-04-01 22:03:10 520KB 首发论文
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