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

本人机器学习课程的小作业，记录一下，希望可以帮到一些小伙伴。 项目介绍，给一段英文文本（英文影评评论）来预测情感是正向还是负向 模型使用的是LSTM+RNN。 代码包括数据处理，模型训练，对新数据做出预测，并将预测结果（正向情感）保存到result.txt中 软件：anaconda3 一.数据集介绍 数据集链接: https://pan.baidu.com/s/1oIXkaL_SL9GSN3S56ZwvWQ 提取码: qgtg 训练集labeledTrainData.tsv(24500条带标签的训练数据) id sentiment review 分别表示：每段文本的唯一ID，情感色彩类别

本系统是基于svm训练得到的分类器，代码包含了数据集的预处理和模型训练，对给定测试集进行测试，并根据已有标签计算准确度。代码内有详细注释，下载即可运行。

大连理工大学词汇本体，在使用时记得注明大连理工大学。这是在大连理工大学申请到的，耗时比较长，大概一个月半吧。

python机器学习——文本情感分析（英文文本情感分析）代码下载，代码完整可以运行。希望可以帮助到正在学习的伙伴们。

python文本情感色彩分析的技术报告（英文文本），对应的代码也已经上传。需要的朋友可以下载后参考一下。希望可以帮到有需要的小伙伴。

python实现基于词典的文本情感分析，包含测试数据和实现代码

文本情感分析（也称为意见挖掘）是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。 本文使用python来做文本情感分析

基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析 CNN Attention

为了将情感信息融入到词向量中，本文第一部分工作提出了两个情感词向量 学习框架，即，基于谷歌提出的Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型的框架和基于卷积神经网络模型 的框架。在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出 Ｈ个具体模型。为了验证学习得到的情感词向量是否包含语义和情感信息，本文 分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。 这部分相关工作分别发表在２０１５年ＩＡＬＰ会议和２０１６年ＩＪＣＮＮ会议