描述 给定一个整数N,判断其正负。 输入一个整数N(-109 <= N <= 109)输出如果N > 0, 输出positive;如果N = 0, 输出zero;如果N < 0, 输出negative样例输入 样例输出 ...
目录 舆情正负面判断 模型需求 数据集收集 数据集标注 数据预处理 搭建模型 训练模型 测试模型 将模型封装成接口 舆情正负面判断 模型需求 考虑需要判断高校与纪委的舆情正负面,需构建三个模型A B C 模型A:构建一个针对高校的正负面分类模型。 模型B:构建一个针对纪委的正负面分类模型。 模型C:构建一个区分纪委和高校的分类模型 如果后期有其他需求,如添加商品评价的正负面判断。则增加一个商品评 ...
2019-11-04 13:55 0 295 推荐指数:
描述 给定一个整数N,判断其正负。 输入一个整数N(-109 <= N <= 109)输出如果N > 0, 输出positive;如果N = 0, 输出zero;如果N < 0, 输出negative样例输入 样例输出 ...
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假设我们的数据存在al中,我们需要判断al的正负,并且当al为正数时,ah = 1, al 为负数时, ah = -1 琢磨了一下子这道题目,想要在汇编中实现 选择,那就只能用条件转跳了,条件转跳 肯定就和标志位 息息相关,用啥子,标志位咧,ZF?CF?AF?SF? 我好难啊喵~,都试一遍 ...
Python进行携程酒店评论舆情分析 第一步:分析设计 我们是对酒店进行舆情分析,所有我们的核心是酒店的评论数据;对住客的评论数据进行特征提取,通过住客对酒店的评分,对数据进行分类,并使用朴素贝叶斯算法建立数学模型 第二步:数据收集 爬取酒店的相应类型的数据,如酒店的名称,住客 ...
python 舆情分析 nlp主题分析 (1) 待续: https://www.cnblogs.com/cycxtz/p/13663895.html 第一步已完成,现在到第二步;根据网上评价,snownlp作为国内情感分析做的较好的库,但是他的分词能力比较一般,而jieba库在分词 ...
用户舆情信息包括文本、音频、图片等各种各样的形式,在实际工作中,我们应用较多的还是文本类的用户舆情。综合考虑数量、丰富性、易获得性、信息匹配度等方面因素,文本之于音视频、图片而言的信息价值、性价比都是相对比较高的。 一、文本用户舆情的价值 当我们从电商、论坛、应用市场、新闻媒介 ...
主要介绍下舆情情感分析内容,百度的paddlehub和预训练模型ernie。 舆情情感分析背景:举几个例子大家可能就清楚了,例如美团点评的用户评价内容,有些是正面的评价,有些是负面的评价,以及对电影的评价有正面、负面之分,收集这些有助于后台以及推荐等功能,那么如何让机器根据内容来判断 ...
正样本是指属于某目标类别的样本,负样本是指不属于目标类别的样本。 以分类问题为例,正样本即为我们想要分类出来的样本类型。比如在汽车分类场景下,我们需要确定一张照片是否 ...