原文:情感傾向PMI算法

點互信息算法 PMI 基本思想:是統計兩個詞語在文本中同時出現的概率,如果概率越大,其相關性就越緊密,關聯度越高。 PMI gt 兩個詞語是相關的 值越大,相關性越強。 PMI 兩個詞語是統計獨立的,不相關也不互斥。 PMI lt 兩個詞語是不相關的,互斥的。 從概率思想理解: 如果兩個事件不相關也不互斥,則同時發生的概率p a,b p a p b ,此時p a,b p a p b ,PMI a ...

2020-06-10 14:58 0 1224 推薦指數:

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基於詞典的中文情感傾向分析算法設計

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 ...

Wed Mar 23 19:03:00 CST 2016 3 4145
PMI點互信息算法

一、點互信息算法 點互信息算法是為了計算兩個詞語之間的相關性,公式如下: p(word1 & word2)代表的是兩個單詞同時出現的概率(兩個單詞同時出現的次數/總詞數的平方) p(word1)是word1出現的概率(word1出現的次數/總次數 ...

Mon Dec 20 04:50:00 CST 2021 0 1078
使用百度智能雲API對文本進行情感傾向性分析

注冊賬號之后進行應用申請,有限制的次數,但是測試是肯定夠用。 然后申請一個新的應用就可以了。 申請之后就能得到下面的 Api_Key 和 Secret_Key 進行接口測試。 當然需 ...

Wed Jun 10 05:47:00 CST 2020 0 583
Python調用百度接口(情感傾向分析)和訊飛接口(語音識別、關鍵詞提取)處理音頻文件

本示例的過程是: 1. 音頻轉文本 2. 利用文本獲取情感傾向分析結果 3. 利用文本獲取關鍵詞提取 首先是訊飛的語音識別模塊。在這里可以找到非實時語音轉寫的相關文檔以及 Python 示例。我略作了改動,讓它可以對不同人說話作區分,並且作了一些封裝。 語音識別功能 ...

Mon Jul 22 19:58:00 CST 2019 0 1697
傾向得分

Rosenbaum和Rubin於1983年提出了傾向得分的概念。 傾向得分(Propensity Score)定義為“個體在一組既定的協變量下,接受某種參與(Treatment)的可能性”。 它要解決的問題是,因為如果針對多個可觀察特征X進行對比匹配非常困難,所以,可將多維協變量X用一個一維 ...

Thu Aug 20 22:55:00 CST 2020 0 588
一個情感分類Vader算法的原理介紹網站

http://datameetsmedia.com/vader-sentiment-analysis-explained/ 介紹的很通俗,留着以后備用 Vader基於一個龐大的字典,其中包含了數萬單詞、標點符號以及網絡用語的情感強度,計算時按字典查詢每個單詞的情感強度指數,然后正則化,即可 ...

Sun Mar 08 05:39:00 CST 2020 2 570
 
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