snowNLP 情感分类判定

环境 win8, python3.7, jupyter notebook 正文 什么是情感分析?(以下引用百度百科定义) 情感分析(Sentiment analysis),又称倾向性分析,意见抽取(Opinion extraction),意见挖掘(Opinion mining),情感挖掘(Sentiment mining),主观分析(Subjectivity analysis),它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析.处理.归纳和推理的过程,如从评论文本中分析用户对"数码相机"的&qu

版权声明:本文由文智原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/92 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 情感分类是对带有感情色彩的主观性文本进行分析.推理的过程,即分析对说话人的态度,倾向正面,还是反面.它与传统的文本主题分类又不相同,传统主题分类是分析文本讨论的客观内容,而情感分类是要从文本中得到它是否支持某种观点的信息.比如,"日媒:认为歼-31能够抗衡F-35,这种

基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类,是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟,如上图.我们首先通过学习来记忆一些基本词汇,如否定词语有"不",积极词语有"喜欢"."爱",消极词语有"讨厌"."恨"等,从而在大脑中形成一个基本的语料库.然后,我们再对输入的句子进行最直接的拆分,看看我们所记忆的词汇表中是否存在相应的词语,然后根据这个词语的类别来判断情感,比如"我喜欢数学&quo

文本情感分类: 文本情感分类(一):传统模型 http://spaces.ac.cn/index.php/archives/3360/ 测试句子:工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作 分词工具 测试结果 结巴中文分词 工信处/ 女干事/ 每月/ 经过/ 下属/ 科室/ 都/ 要/ 亲口/ 交代/ 24/ 口/ 交换机/ 等/ 技术性/ 器件/ 的/ 安装/ 工作 中科院分词 工/n 信/n 处女/n 干事/n 每月/r 经过/p 下属/v 科室/n 都/d

前言:四五月份的时候,我参加了两个数据挖掘相关的竞赛,分别是物电学院举办的"亮剑杯",以及第三届 "泰迪杯"全国大学生数据挖掘竞赛.很碰巧的是,两个比赛中,都有一题主要涉及到中文情感分类工作.在做"亮剑杯"的时候,由于我还是初涉,水平有限,仅仅是基于传统的思路实现了一个简单的文本情感分类模型.而在后续的"泰迪杯"中,由于学习的深入,我已经基本了解深度学习的思想,并且用深度学习的算法实现了文本情感分类模型.因此,我打算将两个不同

在<文本情感分类(一):传统模型>一文中,笔者简单介绍了进行文本情感分类的传统思路.传统的思路简单易懂,而且稳定性也比较强,然而存在着两个难以克服的局限性:一.精度问题,传统思路差强人意,当然一般的应用已经足够了,但是要进一步提高精度,却缺乏比较好的方法:二.背景知识问题,传统思路需要事先提取好情感词典,而这一步骤,往往需要人工操作才能保证准确率,换句话说,做这个事情的人,不仅仅要是数据挖掘专家,还需要语言学家,这个背景知识依赖性问题会阻碍着自然语言处理的进步. 庆幸的是,深度学习解决了这个问

3月4号(本周三)晚8点,"EasyDL深度学习实战营"系列直播课进阶版课程即将开播,第一二节课程分别讲解"解密 EasyDL 专业版的技术原理"和"NLP 情感分类技术解析与模型开发实战". 此前,百度大脑正式推出"EasyDL 深度学习实战营"系列直播课,旨在帮助更多开发者快速 Get AI 模型训练与应用的技能. 整套课程分为经典版和专业版:1.经典版课程:共4节,面向想要快速掌握使用EasyDL开发AI模型的方法但无任

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最近发现了snownlp这个库,这个类库是专门针对中文文本进行文本挖掘的. 主要功能: 中文分词(Character-Based Generative Model) 词性标注(TnT 3-gram 隐马) 情感分析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其他的一些可能效果不是很好,待解决) 文本分类(Naive Bayes) 转换成拼音(Trie树实现的最大匹配) 繁体转简体(Trie树实现的最大匹配) 提取文本关键词(TextRank算法) 提取文本摘要(TextRank算法) tf,id