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CNSenti-Master_大连理工大学_中文情感分析与正负情绪识别_

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简介:
CNSenti-Master是由大连理工大学开发的一款先进的中文情感分析工具,能够精准地进行文本的情感倾向性判断和正面负面情绪分类。 中文情感分析库可以对文本进行情绪分析及正负情感评估。在代码中的情绪分析部分使用了大连理工大学的情感本体库,请注意以下许可协议: 1. 该情感词汇本体由大连理工大学信息检索研究室独立完成,可供国内外大学、科研院所和个人用于学术研究目的。 2. 如需将其用于商业用途,请联系相关方面进行协商。 3. 若在使用过程中发现资源中的错误或不妥之处,欢迎反馈宝贵意见,我们将尽快予以解决。 4. 使用该资源发表论文或取得科研成果时,在文中声明“使用了大连理工大学信息检索研究室的情感词汇本体”。参考文献中应加入引文:“徐琳宏林鸿飞潘宇等.情感词汇本体的构造[J]. 情报学报2008 27(2): 180-185.” 5. 所有通过非正式渠道获得该资源的用户也需遵守此许可协议。大连理工大学信息检索研究室保留最终解释权和修改权。

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客服
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  • CNSenti-Master___
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    CNSenti-Master是由大连理工大学开发的一款先进的中文情感分析工具,能够精准地进行文本的情感倾向性判断和正面负面情绪分类。 中文情感分析库可以对文本进行情绪分析及正负情感评估。在代码中的情绪分析部分使用了大连理工大学的情感本体库,请注意以下许可协议: 1. 该情感词汇本体由大连理工大学信息检索研究室独立完成,可供国内外大学、科研院所和个人用于学术研究目的。 2. 如需将其用于商业用途,请联系相关方面进行协商。 3. 若在使用过程中发现资源中的错误或不妥之处,欢迎反馈宝贵意见,我们将尽快予以解决。 4. 使用该资源发表论文或取得科研成果时,在文中声明“使用了大连理工大学信息检索研究室的情感词汇本体”。参考文献中应加入引文:“徐琳宏林鸿飞潘宇等.情感词汇本体的构造[J]. 情报学报2008 27(2): 180-185.” 5. 所有通过非正式渠道获得该资源的用户也需遵守此许可协议。大连理工大学信息检索研究室保留最终解释权和修改权。
  • CNSenti库——支持
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    CNSenti是一款专为中文设计的情感分析工具库,能够精准地进行文本的情绪识别与正面、负面情感判断。 CNSenti中文情感分析库支持对文本进行情绪与正负情感的分析。它使用知网Hownet的情感词典作为默认选项,并允许导入自定义txt格式的情感词汇表(包括正面和负面)。该工具还利用大连理工大学开发的情绪本体库,以计算文本中七大情绪词汇的分布情况。 需要注意的是,在使用大连理工大学提供的感情本体资源时,请遵守相关许可协议。具体来说: 1. 该情感词典由大连理工大学信息检索研究室独立完成,并且可以供国内外学术机构和个人用于非商业性的科研目的。 2. 如果想要将这些材料应用于任何商业用途,需要通过邮件与他们联系并获得他们的同意。 3. 用户如果在使用过程中发现错误或有任何建议和意见,可以通过电子邮件反馈给他们。他们会尽快做出回应。 请确保遵循上述说明以正确地利用该资源。
  • :基于LSTM的
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    本研究探讨了利用长短期记忆网络(LSTM)模型对中文文本进行情感分析的有效性,专注于提高对复杂情绪表达的理解和分类精度。 字节跳动广告系统下的穿山甲平台正在大量招聘人才。 基于LSTM的中文情绪识别项目使用了Keras深度学习库来搭建LSTM网络,并对数据集进行六类情绪(其他、喜好、悲伤、厌恶、愤怒和高兴)的分类。数据集包含4万多条句子,来源于NLPCC Emotion Classification Challenge的数据以及微博筛选后的人工标注数据。 项目的结构如下: - data - train.json:原始训练数据文件 - stopWords.txt 项目由清华大学计算机系黄民烈副教授提供支持。
  • NLPCC2013任务_微博
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    简介:NLPCC2013情绪识别任务专注于中文微博的情感分析,旨在通过自然语言处理技术理解与分类微博内容中的正面、负面及中性情绪。 该语料主要用于识别整条微博所表达的情绪,不仅限于简单的褒贬分类,而是涵盖了多个细粒度情绪类别(例如悲伤、忧愁、快乐、兴奋等),属于细粒度的情感分类问题。情感分析资源可以参考相关文献和资料获取更多信息。
  • 词典
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    《大连理工大学情感词典》是由大连理工大学研究团队构建的情感分析工具,包含正面、负面及中性词汇,广泛应用于文本情感倾向分析与处理。 情感词典 大连理工 Excel词典
  • 词典
    优质
    《大连理工大学情感词典》是由大连理工大学研究团队构建的情感分析工具,包含正面、负面及中性词汇,旨在为中文文本的情感倾向分析提供数据支持。 该情感词汇本体由大连理工大学信息检索研究室独立整理并完成标注工作,可供国内外大学、科研院所及个人用于学术研究目的。
  • 优质
    情绪分析,又称为情感分析,是利用自然语言处理、文本分析和语义感知技术来识别与提取主观信息的过程,旨在理解和归纳人类情绪。 情绪分析是指从文本语料库中确定对任何主题或产品的情绪是正面的、负面的还是中立的过程。该分析的主要目的是构建一个模型来预测用户给出评论的态度是肯定还是否定。 为了实现这一目标,我们将使用“餐厅评论”数据集进行处理,并将其加载到高斯朴素贝叶斯算法中。具体步骤如下: 1. 导入数据集:利用pandas库导入名为Restaurant_Reviews.tsv的文件,该文件包含来自一个餐厅的1000条评论。 2. 数据预处理:对每条评论执行一系列清理操作以删除所有模糊信息。 3. 特征提取和矢量化:从已经清洗过的文本中抽取潜在特征,并将其转换为数字格式。此步骤使用矢量化技术,将原始评论转化为便于算法分析的矩阵形式。 接下来,我们将利用上述准备好的数据集进行模型训练与分类工作。
  • 词库本体.zip
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    该资源为大连理工大学研发的中文情感词库本体文件,包含正面、负面及中性词汇分类,适用于自然语言处理与文本分析中的情感倾向研究。 大连理工大学中文情感词汇本体库用于进行语文本的情感分类和分析,并包含输入与输出结果。
  • 词库本体库
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    大连理工大学中文情感词库本体库是由我校研究团队构建的一个全面的情感词汇资源,涵盖了正面、负面及中立等多种情感极性的词语,为自然语言处理和文本挖掘提供了强有力的支持。 大连理工大学中文情感词汇本体库
  • DUTIR词汇表
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    大连理工大学DUTIR情感词汇表是由大连理工大学自然语言处理团队精心构建的情感分析资源库,包含正面、负面及中立等多种情感色彩的词语,广泛应用于文本情绪分析与理解。 大连理工大学的DUTIR情感词典是一个用于分析文本情感强度的工具。该词典包含了大量的正面、负面以及中性词汇,并且能够对中文社交媒体上的评论进行细致的情感分类,为研究者提供了丰富的数据支持。