python情感分类

团体情感识别 该项目旨在将一个群体的感知情感分为积极,中立或消极。 所使用的数据集是“ ”,其中包含各种社会环境中人群的“野外”照片。 我们的解决方案是基于的模型的混合机器学习系统 并通过其他更完善的

大学时没有好好学算法，毕竟那些树、图实在提不起兴趣，好在毕业设计选择了个机器学习算法，整了个还算是有点意思的项目，至少弥补了大学的一点点的遗憾。现在将项目开源出来，虽然感觉还是写得没有达到自己的预期，

本实验基于贝叶斯分类器对采集的微博数据进行情感分析，从中提取出不同的情感类别。

尝试将wordembedding和卷积神经网络（CNN）相结合来解决情感分类问题。首先，利用skip-gram模型训练出数据集中每个词的wordembedding，然后将每条样本中出现的wordemb

7000 多条酒店评论数据,5000 多条正向评论,2000 多条负向评论 数据字段: Label:1表示正向评论,0表示负向评论 Review:评论内容 数据格式:label,review

基于词典的微博情感分类方法，姜杰，刘超，微博情感分析是近几年自然语言处理领域研究的热点问题。主流的文本情感分析主要分为规则方法和机器学习方法。本文针对COAE2015评测

基于社交网络数据的情感分类研究，袁丽莉，余文，面对海量的微博数据，如何从微博消息中获取用户的情感倾向，并且服务于生活是一个很有价值的工作。一般的情感分类通常将文本分成

首先针对公共情感词典对专业领域适用性较低的问题，以公共情感词典作为种子情感词典，以评论语料库中未出现在公共情感词典中的形容词作为候选情感词，在此基础之上利用点互信息理论构建专业领域的情感词典；其次针对

针对文本情感分类准确率不高的问题，提出基于CCA-VSM分类器和KFD的多级文本情感分类方法。采用典型相关性分析对文档的权重特征向量和词性特征向量进行降维，在约简向量集上构建向量空间模型，根据模型之间

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