基于统计方法的中文文本情感倾向分类

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在Pyrotch上实现情感分类模型包含一个BERT模型和一个分类器MLP两者间有一个dropout层.BERT模型实现了预训练参数加载功能预训练的参数使用HuggingFace的bert base u

文本情感分析作为NLP的常见任务，具有很高的实际应用价值。本文将采用LSTM模型，训练一个能够识别文本postive,neutral,negative三种情感的分类器。

为增加向量空间模型的文本语义信息，提出三元组依存关系特征构建方法，将此方法用于文本情感分类任务中。三元组依存关系特征构建方法在得到完整依存解析树的基础上，先依据中文语法特点，制定相应规则对原有完整树进

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较大的英文文本的单词分类与排序，效率非常高

本资源是复旦大学中文文本分类预料压缩包，包含训练与测试全集。

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复旦大学中文文本分类语料.xlsx