一、簡介 情感分析,有時也稱為觀點挖掘,是NLP領域一個非常重要的一個分支,它主要分析評論、文章、報道等的情感傾向,掌握或了解人們這些情感傾向非常重要。這些傾向對我們處理后續很多事情都有指定或借鑒作用 在NLP中,首先需要把文本或單詞等轉換為數值格式,為后續機器學習或深度學習使用,把文本 ...
背景 情感分析有很多的應用場景,比如做一個電商網站,賣家需要時刻關心用戶對於商品的評論是否是正面的。再比如做一個電影的宣傳和策划,電影在鍵盤俠們中的口碑也至關重要。互聯網上關於任何一個事件或物品都有可能產生成千上萬的文本評論,如何定義每一個文本的情緒是正面或是負面的,是一個很有挑戰的事情。挑戰體現在以下幾個方面,區別於結構化數據,評論數據的長短不一,很難限定到固定的維度。另外很難通過某個詞判斷用戶 ...
2018-03-09 21:02 0 1276 推薦指數:
一、簡介 情感分析,有時也稱為觀點挖掘,是NLP領域一個非常重要的一個分支,它主要分析評論、文章、報道等的情感傾向,掌握或了解人們這些情感傾向非常重要。這些傾向對我們處理后續很多事情都有指定或借鑒作用 在NLP中,首先需要把文本或單詞等轉換為數值格式,為后續機器學習或深度學習使用,把文本 ...
電影文本情感分類 Github地址 Kaggle地址 這個任務主要是對電影評論文本進行情感分類,主要分為正面評論和負面評論,所以是一個二分類問題,二分類模型我們可以選取一些常見的模型比如貝葉斯、邏輯回歸等,這里挑戰之一是文本內容的向量化,因此,我們首先嘗試基於TF-IDF的向量化方法,然后嘗試 ...
1、基於詞袋模型的邏輯回歸情感分類 2、基於word2vec詞向量模型的邏輯回歸情感分類 ...
IMDB數據集下載速度慢,可以在我的repo庫中找到下載,下載后放到~/.keras/datasets/目錄下,即可正常運行。)中找到下載,下載后放到~/.keras/datasets/目錄下,即可正常運行。 電影評論分類:二分類 二分類可能是機器學習最常解決的問題。我們將基於評論的內容將電影評論 ...
現如今各種APP、微信訂閱號、微博、購物網站等網站都允許用戶發表一些個人看法、意見、態度、評價、立場等信息。針對這些數據,我們可以利用情感分析技術對其進行分析,總結出大量的有價值信息。例如對商品評論的分析,可以了解用戶對商品的滿意度,進而改進產品;通過對一個人分布內容的分析,了解他的情緒變化 ...
爬取目標網頁,網址:https://movie.douban.com/subject/26683723/comments?status=P 在檢查窗口移動鼠標,放在不同的代碼段上,網頁上就會有不同的區域被選中,經過不斷查找,存放影評的文字都存放在<p class=""> < ...
一、情感分析 情感極性分析,即情感分類,對帶有主觀情感色彩的文本進行分析、歸納。情感極性分析主要有兩種分類方法:基於情感知識的方法和基於機器學習的方法 基於情感知識的方法通過一些已有的情感詞典計算文本的情感極性(正向或負向),其方法是統計文本中出現的正、負向情感詞數目或情感詞的情感值來判斷 ...
昨天配置了tensorflow的gpu版本,今天開始簡單的使用一下 主要是看了一下tensorflow的tutorial 里面的 IMDB 電影評論二分類這個教程 教程里面主要包括了一下幾個內容:下載IMDB數據集,顯示數據(將數組轉換回評論文本),准備數據,建立模型(隱層設置,優化器和損失 ...