细粒度的情感：SST-5数据集上五类情感分类的不同NLP方法的比较和讨论-源码
细粒度情感分类
此仓库显示了对各种NLP方法的比较和讨论，这些方法可以在（SST-5）数据集上执行5级情感分类。 目标是使用多个基于规则，基于线性和神经网络的分类器来预测此数据集上的类，并查看它们之间的区别。
当前已实现以下分类器：
TextBlob ：基于规则，使用库中的内部polarity度量。
Vader ：基于规则，使用库中的compound极性分数。
Logistic回归：在将词汇表转换为特征向量并考虑使用TF-IDF的词频影响后，在scikit-learn中训练简单的logistic回归模型。
SVM ：在将词汇表转换为特征向量并使用TF-IDF考虑词频的影响后，在sci
文件下载
评论信息
其他资源
- c++实现词法分析器
- Understanding Delta-Sigma Data Converters电子书
- 遗传算法求解无约束优化问题（matlab源码+求解问题）无误版
- signtool数字签名工具和cab制作工具
- 工业SCADA演示系统
- vs2015版本 curl静态库
- STC12C5A60S2 AD转换示例程序
- 汽车网络技术—以太网与FlexRay.ppt
- Uibot初级键盘命令脑图.xmind
- Springwebflux测试devdojo-源码
- 土地档案管理系统(JAVA源码+数据库sql+论文+视频齐全)
- Xftp-7.0.0054r.exe
- Origin8.0二维中文教程完整版.pdf
- AVPro Video 1.10.0.unitypackage
- IPAD2点位图
- 2076个opencv分类器苹果样本及解释文件
- spring3.0.0官方JAR包
- JavaSetup6u24
- 带时间戳的串口工具
- 微信小程序实现生成海报(源码)
- bootstrap +springMVC+mybtis分页
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明