NLP文本情感分类

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

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

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

0 相关源码 将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用.文本情感分类这个项目会将分类算法.文本特征提取算法等进行关联,使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解. 1 项目总体概况 2 数据集概述 数据集 3 数据预处理 4 文本特征提取 官方文档介绍提取,转换和选择特征本节介绍了使用特征的算法,大致分为以下几组: 提取:从"原始"数据中提取特征 转换:缩放,转换或修改特征 选择:从中选择一个子集一组更大的特征局部敏感散列(LSH):这类算法将特征变换的各个方面与其他算

LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras 请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/ neg.xls是这样的 pos.xls是这样的neg=pd.read_excel('neg.xls',header=None,index=None) pos=pd.read_excel('pos.xls',header=None,index=None) #读取训练语料完毕 pos['mark']=1 neg['mark']=0 #给训练语料贴上标签 pn=pd.concat

特征选择 RFormula RFormula是一个很方便,也很强大的Feature选择(自由组合的)工具. 输入string 进行独热编码(见下面例子country) 输入数值型转换为double(见下面例子hour) label为string,也用StringIndexer进行编号 RFormula produces a vector column of features and a double or string column of label. Like when formulas ar

模型: FastText TextCNN TextRNN RCNN 分层注意网络(Hierarchical Attention Network) 具有注意的seq2seq模型(seq2seq with attention) Transformer("Attend Is All You Need") 动态记忆网络(Dynamic Memory Network) 实体网络:追踪世界的状态 参考文献: [1]用深度学习进行NLP文本分类的方法 原文地址:https://www.cnblogs

摘要:上一篇广告中那些趣事系列1:广告统一兴趣建模流程,我们了解了如何为广告主圈人群以及如何刻画用户的兴趣度.要想给用户打标签,我们需要构建数据源和标签的关联,也就是item-tag.针对数量较少的app数据源我们可以使用人工打标的方式来识别,但是对于news.用户query等数量较多的数据源则需要通过机器学习模型来进行打标.实际项目中我们使用NLP中鼎鼎大名的BERT模型来进行文本分类. 通过本篇学习,小伙伴们可以迅速上手BERT模型用于文本分类任务.对数据挖掘.数据分析和自然语言处理感兴趣的