情感分析---传统情感分类方法
1.导语 情感分类是情感分析技术的核心问题，其目标是判断评论中的情感取向，按区分情感的粒度可分为两种分类问题： 1）正/负（positive/negative）二分类或者正面/负面/中立（positive/negative/neutral）三分类。 2）多元分类，如对新闻评论进行“乐观”、“悲伤 ...
原文：【从传统方法到深度学习】情感分析
为了记录在竞赛中入门深度学习的过程，我开了一个新系列 从传统方法到深度学习 。 . 问题 Kaggle竞赛Bag of Words Meets Bags of Popcorn是电影评论 review 的情感分析，可以视作为短文本的二分类问题 正向 负向 。标注数据集长这样： 评价指标是AUC。因此，在测试数据集上应该给出概率而不是类别 即为predict proba而不是predict： 采用Bo ...
2017-05-24 16:54 0 4435 推荐指数：
相关推荐
深度学习情感分类常用方法（综述）
论文原文：Deep Learning for Sentiment Analysis: A Survey 原文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.07883.pdf （1）文档级情感分类： 主要方法如下图所示： （2）语句级情感 ...
【从传统方法到深度学习】图像分类
1. 问题 Kaggle上有一个图像分类比赛Digit Recognizer，数据集是大名鼎鼎的MNIST——图片是已分割 (image segmented)过的28*28的灰度图，手写数字部分对应 ...
动手学深度学习--文本情感分析之RNN
⽂本分类是⾃然语⾔处理的⼀个常⻅任务，它把⼀段不定⻓的⽂本序列变换为⽂本的类别。它的⼀个⼦问题：使⽤⽂本情感分类来分析⽂本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着⼴泛的应⽤。例如，我们可以分析⽤户对产品的评论并统计⽤户的满意度，或者分析⽤户对市场⾏情的情绪并⽤以预测接下来的⾏情 ...
【深度学习】情感分析和文本分类资料汇总
This document summarizes some potentially useful papers and code repositories on Sentiment analysis ...
[深度学习] PyTorch 实现双向LSTM 情感分析
[深度学习] PyTorch 实现双向LSTM 情感分析 ...
文本情感分类：深度学习模型(2)
在《文本情感分类：传统模型(1)》一文中，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 ...
深度学习与传统图像识别
深度学习与传统图像识别 概述 传统方法中特征提取主要依赖人工设计的提取器，需要有专业知识及复杂的调参过程，同时每个方法都是针对具体应用，泛化能力及鲁棒性较差。 深度学习主要是数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提 ...