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情感极性词典

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简介:
《情感极性词典》是一部收录了大量具有明确积极或消极情感倾向词汇的工具书,广泛应用于自然语言处理、文本分析及情感计算等领域。 情感词典包含正面情绪词汇、负面情绪词汇、否定词以及程度副词等元素。这些组成部分帮助分析文本中的情感倾向。通过使用这类工具,可以更准确地识别出表达积极或消极情绪的词语,并且能够理解句子中是否含有表示否定意义或者强调语气强度的关键字汇。

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    《情感极性词典》是一部收录了大量具有明确积极或消极情感倾向词汇的工具书,广泛应用于自然语言处理、文本分析及情感计算等领域。 情感词典包含正面情绪词汇、负面情绪词汇、否定词以及程度副词等元素。这些组成部分帮助分析文本中的情感倾向。通过使用这类工具,可以更准确地识别出表达积极或消极情绪的词语,并且能够理解句子中是否含有表示否定意义或者强调语气强度的关键字汇。
  • NTUSD 中文
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    NTUSD中文情感极性词典是由台湾大学开发的一款针对中文文本的情感分析工具,包含正面、负面以及中立词汇,用于识别和评估文本中的情绪倾向。 《台湾大学NTUSD简体中文情感词典》是一款重要的工具,专门用于中文的情感分析研究。它包含了大量具有积极或消极情感倾向的词汇,并将其分为褒义词与贬义词两大类,为语义理解提供了丰富的资源。该词库源自于台湾大学的研究成果,在自然语言处理领域中是一个关键参考文献。 所谓情感分析(也称为情绪分析),是自然语言处理的一个重要分支,主要目标是从文本信息中提取主观内容特别是关于情感色彩的部分。这项技术在社交媒体研究、产品评价评估以及舆情监控等领域有广泛的应用价值。NTUSD词典的出现极大地促进了中文情感分析的发展。 其中,褒义词指的是那些表达正面情绪和体验的词汇,例如“优秀”、“快乐”、“满意”。贬义词则表示负面的情绪或不满的态度,如“糟糕”、“悲伤”、“失望”,常用于批评或抱怨。这些分类有助于机器识别文本中的主观倾向性。 在构建NTUSD的过程中,研究人员进行了大量的手动标注工作以确保其准确性和可靠性。除了单个词汇外,该词典还包含了常用的短语和习语,并且可能包含某些词语的情感强度信息来更精确地表达情感色彩的强烈程度。 实际应用中,开发者可以利用待分析文本中的关键词与NTUSD进行匹配计算出整体的情感得分。这通常涉及到统计频率、分配权重以及上下文调整等步骤以确定一个综合性的评价结果,从而判断该段落的整体情绪是积极还是消极。 对于机器学习和深度学习模型的训练来说,NTUSD词典同样是一个非常宝贵的资源。它可用于特征工程阶段帮助构建情感分类器,并且在预处理过程中对文本进行标注增强输入信息的质量。 综上所述,《台湾大学NTUSD简体中文情感词典》是自然语言处理领域不可或缺的一部分,在诸如情感分析、文本挖掘和舆情研究等众多应用中发挥着重要作用。通过合理利用这款工具,我们可以更有效地解析并理解包含在中文文档中的各种情绪表达方式,并提高智能系统的理解和互动能力。
  • 台湾大学NTUSD简体中文.zip
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    该资源为台湾大学自然语言处理研究小组发布的简体中文情感分析词典,包含积极与消极词汇,适用于文本挖掘和情感倾向分析。 台湾大学NTUSD - 简体中文情感极性词典是一款由台湾大学开发的情感分析工具,用于对简体中文文本进行情感倾向的判断与分析。
  • SentiWordNet
    优质
    SentiWordNet是一款基于WordNet构建的情感分析工具,它为每个词语赋予积极、消极和中立三个维度的得分,帮助研究人员进行文本情感倾向分析。 SentiWordNet是一个用于英文情感分析的常用资源。
  • 博松
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    《博松情感词典》是一部融合心理学与文学精髓的作品,它通过细腻的情感分析和词汇诠释,引领读者深入探索复杂的人际关系与内心世界。 博松情感词典包含超过11万个词条。后续需要人工筛选。
  • 知网
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    知网情感词典是基于汉语语言知识库(知网)构建的情感分析工具,包含褒义、贬义及中性词汇,并提供词语间语义关联,广泛应用于自然语言处理领域。 以情感词典为基础的情感分析方法如下:首先,要判断一句话是积极的还是消极的,最基础的方法是从句子中找出其中包含的情感词汇。例如,“赞”、“好”、“顺手”、“华丽”等属于正面评价词语;而“差”、“烂”,“坏”、和“坑爹”则为负面评价词语。 其次,在某些情况下,情感词前面会有一个程度修饰语来增强或减弱其表达的强度。“极好”的积极情绪比普通的“较好”或者简单的“好”要强烈得多。同样,“太烂了”所传达出来的消极感觉也要远远超过“有点烂”。因此,在识别出这些词语后,需要进一步检查是否有关联的程度级别词,并给予不同程度的影响权重。 此外,当情感词汇后面紧跟感叹号时(如:“太烂了!”),这通常表示说话者的情感更加激烈。最后需要注意的是,“不”字会否决其后的所有正面评价变成负面的。“好”的意思在“不好”中就变成了消极情绪表达。因此,在分析句子中的情感词时,也需要留意否定词语的影响。 综上所述,通过上述方法可以有效地对文本进行积极或消极的情感倾向性判断。
  • NLP及中文汇、敏与停用
    优质
    本资源提供全面的NLP情感分析工具,包括正面和负面的情感词典、广泛覆盖的中文词汇表以及精准的敏感词和常用停用词列表。 三个情感词典(知网Hownet、台湾大学NTUSD、清华大学李军中文褒贬义词典),包含了非常全面的中文词汇、敏感词以及停用词。
  • 博松NLP
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    博松NLP情感词典是一款专为自然语言处理设计的情感分析工具,包含丰富的情感词汇和语义标签,帮助开发者高效构建情感分析系统。 bosonnlp情感词库基于社交媒体文本构建,适用于进行社交媒体的情感分析。
  • 知网.zip
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    《知网情感词典》提供了一个全面的情感词汇集合,用于分析和理解文本中的情绪色彩。此资源对于自然语言处理及情感分析研究具有重要价值。 该词典主要分为中文和英文两部分,包含以下数据:中文正面评价词语3730个、中文负面评价词语3116个、中文正面情感词语836个、中文负面情感词语1254个;英文正面评价词语3594个、英文正面评价词语3563个(此处重复,应指纠正为“英文负面评价词语”)、英文正面情感词语769个和英文负面情感词语1011个。