使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

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【主要内容】微博评论文本分类（完整数据和代码-Traditional_Net_Classification-main） 【适合人群】研发设计 【质量保障】任何问题私信我

中文、微博、情感分析、SVM模型实现、DNN模型实现。微博评论数据集7962条，其中包含积极和消极情感倾向。主要做法如下： 实现语言：python、tensorflow==1.12、keras==2.2.4 一是基于传统文本特征表示的稀疏性，结合当前成熟技术，设计并实现了基于Word2vec的词向量训练方法，该方法可以将词表示为具有语义关系的特征向量形式，方便模型的使用。 二是采用自然语言处理常用技术完成对文本的预处理操作，既是完成了数据的预处理过程。 三是研究并实现了SVM和DNN两个最具代表性的模型在中文情感分析领的应用，完成了大数据的数据挖掘过程。并在已有的数据集上进行了实验，由具体实验结果我们发现SVM神经网络模型取得了78.03%的F值，较DNN(88%)方法低了9%，但是其训练速度较快。

本文实例讲述了Python实现购物评论文本情感分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 昨晚上发现了snownlp这个库，很开心。先说说我开心的原因。我本科毕业设计做的是文本挖掘，用R语言做的，发现R语言对文本处理特别不友好，没有很多强大的库，特别是针对中文文本的，加上那时候还没有学机器学习算法。所以很头疼，后来不得已用了一个可视化的软件RostCM，但是一般可视化软件最大的缺点是无法调参，很死板，准确率并不高。现在研一，机器学习算法学完以后，又想起来要继续学习文本挖掘了。所以前半个月开始了用python进行文本挖掘的学习，很多人都推荐我从《python自然语言处理》这本书入门，学习了半个月

需要调用的模块及整体Bi-lstm流程 import torch import pandas as pd import numpy as np from tensorflow import keras import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.data import TensorDataset import gensim from sklearn.model_s

kaggle 电影评论文本情感分析（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）数据集，和官方的一致。

目的–到目前为止，文献中用于研究在线评论内容的文本挖掘技术非常不同，因此对于愿意复制分析的学者和公司可能会造成混乱。 本文旨在提出和说明一个统一的结构化研究程序，以从在线评论中发现情感和心理上的品牌联想，目的是分析品牌定位和识别品牌细分。 设计/方法/方法-从化妆品的在线零售商那里收集了62496条在线评论，这些评论属于“腮红”产品类别的44个品牌。 基于词典的工具语言查询和字数统计（LIWC）用于进行文本挖掘分析。 总共选择了26个文本变量作为品牌定位和品牌细分分析的输入。 调查结果–我们说明了如何使用文本数据来发现情感和心理品牌联想。 在所研究的化妆品类别中，与积极情绪相关的词语最为常见。 此外，代表感知过程的词语（例如，视觉和感觉），与身体相关的词语以及反映时间和空间问题的词语也与产品类别相关。 基于品牌关联，本研究发现了该类别中的四个品牌集群。 实际意义–这项研究为市场营销从业人员（尤其是中小型公司的营销从业人员）提供了易于实施的程序，以发现在线评论的文字内容，以研究品牌定位和细分。 原创性/价值–这项研究是提供统一和结构化指南的先驱，该指南从在线评论的文本内容中发现情感和心理品牌联想，以研究品牌定位并确定品牌细分。

【项目实战】Python实现循环神经网络SimpleRNN、LSTM进行淘宝商品评论情感分析(含爬虫程序) 内容包括： 资料说明：包括爬虫程序+数据集+源代码+PDF文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)数据采集； 3)数预处理； 4)探索性数据分析； 5)LSTM建模； 6)模型评估； 7)实际应用。