基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】 1、研究目的 针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析，利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性，不断学习，不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优，并对模型进行简单的封装和部署。 2、研究方法 主要使用基于深度学习的方法，数据集采用论文常用的 IMDB 数据集，旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点，自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于，利用模型集成融合里的堆叠法的思想，实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。 3、研究结论 在第一个IMDB数据集上经过AUC评分，计算重合的面积， 可以达到95.97%分，排名能达到前15%。 在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法，得到了 0.7131280389的分数，排名196/614，30%左右。

Senta是一款百度开源的情感分析系统。 情感分析旨在自动识别和提取文本中的倾向、立场、评价、观点等主观信息。它包含各式各样的任务，比如句子级情感分类、评价对象级情感分类、观点抽取、情绪分类等。情感分析是人工智能的重要研究方向，具有很高的学术价值。同时，情感分析在消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域均有重要的应用，具有很高的商业价值。 近日，百度正式发布情感预训练模型SKEP（Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis）。SKEP利用情感知识增强预训练模型， 在14项中英情感分析典型任务上全面超越SOTA，此工作已经被ACL 2020录用。 为了方便研发人员和商业合作伙伴共享效果领先的情感分析技术，本次百度在Senta中开源了基于SKEP的情感预训练代码和中英情感预训练模型。而且，为了进一步降低用户的使用门槛，百度在SKEP开源项目中集成了面向产业化的一键式情感分析预测工具。用户只需要几行代码即可实现基于SKEP的情感预训练以及模型预测功能。 SKEP SKEP是百度研究团队提出的基于情感知识增强的情感预训练算法，此算法采用无监督方法自动挖掘情感知识，然后利用情感知识构建预训练目标，从而让机器学会理解情感语义。SKEP为各类情感分析任务提供统一且强大的情感语义表示。 百度研究团队在三个典型情感分析任务，句子级情感分类（Sentence-level Sentiment Classification），评价对象级情感分类（Aspect-level Sentiment Classification）、观点抽取（Opinion Role Labeling），共计14个中英文数据上进一步验证了情感预训练模型SKEP的效果。实验表明，以通用预训练模型ERNIE（内部版本）作为初始化，SKEP相比ERNIE平均提升约1.2%，并且较原SOTA平均提升约2%。

一，概述 1，适用范围 这是一个实时的，百度外卖评论的细粒度情感分析demo。所有网址仅适用于百度外卖店铺。 2，局限与不足 这个GUI应用程序只是展示基于HMM的细粒度分析可以完成什么效果，只是一个演示，还有很多没有完善的地方，需要优化的地方。 3，相互学习 希望大家可以相互分享自己的想法，如果大家有好的算法，可以优化，改进它，希望能联系我，大家相互学习。谢谢！ 二，GUI演示 1，总体界面 2，功能详解 2.1，实时爬取 输入百度外卖店铺的一个网址地址，实时爬取店铺评论。 2.2，评论分类，有效性检测 2.3，评价对象分类 2.4，颜色标记 2.5，属性-观点对撤 2.6，有监督的学习，用户自定义 2.7，统计面板 2.7.1，店铺整体评分分布 2.7.2，商品质量评分分布 2.7.3，配送服务评分分布 2.7.4，指标评价平均指标 2.7.5，整体评价变化趋势 2.7.6，订餐终端分

云计算技能大赛 部署情感分析系统 本人参加过云计算技能大赛，该文件是自己的学习笔记，适用于参加云计算技能大赛人员

2022年全国职业技能大赛云计算赛项基于docker-compose编排部署情感分析系统

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Sentiment-Analysis:情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数，决策树，支持向量机，神经网络等不同的模型进行训练

基于Python的微博情感分析系统设计.pdf

情感分析系统展示-简单的作业。 爬取微博十万条疫情期间的数据，存到数据库，然后分析这些数据，生成词云、地图、图表等等。可以导出分析后的Excel数据。

微博分析系统 毕业设计：微博用户情感分析系统 （2020/02/02）更新，近日有过多童鞋来问我这个项目跑不起的问题，当时水平有点不够，写的确实有点乱，这里简单说明一下项目下下来直接跑起的方法。 1，pip install requirements.txt安装python包2，修改mysql数据库的账户密码（weibosystem / ssettings）里面3，创建数据库python manage .py makemigrations python manage.py migration 4，创建后台xadmin账户python manage.py createsuperuser 5，登录后台， 在爬虫API里面的爬虫设置，输入一个用户uid + cookie，然后即可开始在家里localhost：8000数据爬虫id爬虫 1，系统介绍（2019.5.4毕设已完成）： extra_ap