基于情感词典的文本情感分类
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 ...
原文：【实作】RNN-文本情感分类
文本情感分类 实验笔记 本实验为台大李宏毅老师机器学习 年的HW 实验说明 官方实现代码参考 实现代码 数据介绍 本次实验数据为twitter上的推文，每个推文会被标注为正面或负面。其中 gt 负面， gt 正面 实验数据共包括， Labeled training data: w条数据 data sample Unlabeled training data: w条数据 用于半监督学习 data s ...
2020-06-29 15:31 5 484 推荐指数：
相关推荐
文本情感分类：传统模型(1)
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 ...
RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集
目录 Sentiment Analysis Two approaches Single layer Multi-layers Se ...
pyhanlp 文本分类与情感分析
这一次我们需要利用HanLP进行文本分类与情感分析。同时这也是pyhanlp用户指南的倒数第二篇关于接口和Python实现的文章了,再之后就是导论，使用技巧汇总和几个实例落。真是可喜可贺啊。 文本分类 在HanLP中，文本分类与情感分析都是使用一个分类器，朴素贝叶斯分类 ...
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 ...
文本情感分类：分词 OR 不分词(3)
为什么要用深度学习模型？除了它更高精度等原因之外，还有一个重要原因，那就是它是目前唯一的能够实现“端到端”的模型。所谓“端到端”，就是能够直接将原始数据和标签输入，然后让模型自己完成一切过程——包括特征的提取、模型的学习。而回顾我们做中文情感分类的过程，一般都是“分词——词向量——句向量(LSTM ...
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 ...