最近發現了snownlp這個庫,這個類庫是專門針對中文文本進行文本挖掘的。 主要功能: 中文分詞(Character-Based Generative Model) 詞性標注(TnT 3-gram 隱馬) 情感分析(現在訓練數據主要是買賣東西時的評價,所以對其他的一些可能效果 ...
最近嘗試了一下中文的情感分析。 主要使用了Glove和LSTM。語料數據集采用的是中文酒店評價語料 首先是訓練Glove,獲得詞向量 這里是用的 d 。這一步使用的是jieba分詞和中文維基。 將中文酒店評價語料進行清洗,並分詞。分詞后轉化為詞向量的表示形式。 使用LSTM網絡進行訓練。 最終的正確率在 左右 本文還在完善中。。。 ...
2018-06-14 15:43 2 1799 推薦指數:
最近發現了snownlp這個庫,這個類庫是專門針對中文文本進行文本挖掘的。 主要功能: 中文分詞(Character-Based Generative Model) 詞性標注(TnT 3-gram 隱馬) 情感分析(現在訓練數據主要是買賣東西時的評價,所以對其他的一些可能效果 ...
情感傾向可認為是主體對某一客體主觀存在的內心喜惡,內在評價的一種傾向。它由兩個方面來衡量:一個情感傾向方向,一個是情感傾向度。 情感傾向方向也稱為情感極性。在微博中,可以理解為用戶對某客體表達自身觀點所持的態度是支持、反對、中立,即通常所指的正面情感、負面情感、中性情感。例如“贊美”與“表揚 ...
code :https://github.com/hziwei/TensorFlow- 本文通過TensorFlow中的LSTM神經網絡方法進行中文情感分析 需要依賴的庫 numpy jieba gensim tensorflow matplotlib ...
1. 背景介紹 文本情感分析是在文本分析領域的典型任務,實用價值很高。本模型是第一個上手實現的深度學習模型,目的是對深度學習做一個初步的了解,並入門深度學習在文本分析領域的應用。在進行模型的上手實現之前,已學習了吳恩達的機器學習和深度學習的課程,對理論有了一定的了解,感覺需要來動手實現一下 ...
論文:中文情感詞典的自動構建及應用 的筆記 一.詞語級情感分析 1.情感詞典的構建方法: 手工標注,基於詞典的方法 和 基於語料庫的方法。 手工標注:准確率高,耗費時間和精力。 基於詞典 和 基於語料的方法較多。 詞語情感分析的難點:1.詞語在不同的環境中產生的情感 ...
文本情感分析(Sentiment Analysis)是自然語言處理(NLP)方法中常見的應用,也是一個有趣的基本任務,尤其是以提煉文本情緒內容為目的的分類。它是對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理的過程。 本文將介紹情感分析中的情感極性(傾向)分析。所謂情感極性分析,指的是 ...
LSTM 文本情感分析/序列分類 Keras 請參考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/ neg.xls是這樣的 pos.xls是這樣的 neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header ...
上一篇博客用詞袋模型,包括詞頻矩陣、Tf-Idf矩陣、LSA和n-gram構造文本特征,做了Kaggle上的電影評論情感分類題。 這篇博客還是關於文本特征工程的,用詞嵌入的方法來構造文本特征,也就是用word2vec、glove和fasttext詞向量進行文本表示,訓練隨機森林 ...