Advertisement

情感分类已经完成了标注。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
我们拥有一个庞大的情感分类语料库，包含超过两万条标注好的样本，用户可以从中进行练习和学习。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 已标注的中文文本情感分类数据
    优质
    本数据集包含了大量已标注情感极性的中文文本样本，适用于进行文本情感分析和分类的研究与应用开发。 已经标注好的情感分类语料库可供下载练习使用，包含两万多条数据。
     
  • 已标注的NLPCC2014中文情感分类数据集
    优质
    该数据集为NLPCC2014会议提供的中文文本情感分类任务而设，包含大量已标记的正面、负面和中性评论，旨在促进自然语言处理领域内的情感分析研究。 NLPCC2014情感分类语料集包含已标注的中文购物相关评论。
     
  • CCPD2020数据集（已划分并完成标注）
    优质
    CCPD2020数据集是一套经过细致划分和标注的车辆牌照识别数据集合，专为提升车牌检测与识别技术精度而设计。 CCPD2020数据集包含以下内容： 1. det_datasets：包括“train”、“val”、“test”的数据及其对应的det_label。 2. rec_datasets：对车牌图片进行了切分，并将标注信息写在了rec_label中。 此外，还提供了划分数据集所需的代码。使用方法是调整好路径环境后运行.py文件即可得到完整的划分和标注信息。拿到该数据集后，只需修改txt文件中的路径信息就可以直接使用其中的标注和图片。如果需要扩展数据集，则按照文档提供的格式进行补充添加即可。 数据集结构如下： ``` datasets: |----label |--------test |------------crop_imgs |--------train |------------crop_imgs |--------val |------------crop_imgs |--test |--train |--val |--unzip_ccpd2020.py ```
     
  • 情感分类
    优质
    情感分类是通过算法识别和归类文本中表达的情感倾向，如正面、负面或中立，广泛应用于社交媒体分析、市场调研及自动化客户服务等领域。 情感分类作为一种自然语言处理（NLP）技术，在大数据时代被广泛应用于社交媒体监控、市场研究及客户服务等领域。它旨在识别并提取文本中的主观信息如情绪、态度或观点，帮助企业了解消费者的情绪反应，以提升产品和服务。 在这个名为emotion_classification的项目中，我们将探讨如何利用Python进行情感分类。作为数据科学和机器学习领域的首选语言，Python拥有丰富的库和简洁语法来支持情感分析工作。以下为本项目所使用的部分主要工具： 1. **NLTK（自然语言处理工具包）**：这是一个基础NLP库，提供了一系列预处理文本的工具与数据集。 2. **TextBlob**：基于NLTK构建，简化了诸如极性分析等常见NLP任务，并可快速对文本进行情感评分。 3. **Scikit-learn**：一个强大的机器学习库，内含多种分类算法如朴素贝叶斯和支持向量机（SVM），可用于训练情感分类模型。 4. **TensorFlow或Keras**：深度学习框架，用于构建神经网络以提高情感分析的准确性。 项目文件emotion_classification-main可能包含以下结构： - **data**：存放训练和测试数据集，每条记录包括文本及对应的情感标签。 - **preprocessing.py**：预处理模块负责清洗与标准化文本，如去除标点符号、转换为小写以及删除停用词等操作。 - **model**：包含不同模型的实现方式，比如基于scikit-learn的传统机器学习方法和深度学习模型。 - **train.py**：训练模型脚本包括数据加载、划分训练集与测试集、进行模型训练及评估等功能。 - **predict.py**：用于预测新文本情感类别的脚本，输入未标注的文本并输出分类结果。 - **config.py**：可能包含有关模型参数和路径配置的信息。 情感分析的基本流程通常包括： 1. 数据预处理：对原始数据进行清洗如去除HTML标签、URL及特殊字符，并执行词干提取与词形还原等操作，以及删除停用词。 2. 特征工程：将文本转换成计算机可识别的形式，比如使用词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF或Word2Vec/ GloVe进行词语嵌入表示。 3. 模型选择和训练：根据具体需求挑选合适的分类算法如朴素贝叶斯、逻辑回归或者SVM，并构建深度学习框架下的神经网络架构。 4. 模型评估：通过交叉验证及精度、召回率等指标来衡量模型性能表现。 5. 模型优化：调整超参数，采用集成方法或引入更复杂的模型以提升预测准确度。 6. 应用部署：将训练好的情感分析系统应用于实际场景中，如在线评论的情感分类。 通过这个项目，我们能够深入了解并实践情感分类的原理和技术，并将其应用到具体问题解决上。
     
  • 已完成标注的荷兰耕地语义分割遥感影像数据集
    优质
    本数据集包含大量荷兰地区已标注耕地信息的高分辨率卫星影像，旨在促进农业监测与土地利用研究中的深度学习应用。 荷兰耕地的语义分割遥感影像数据集已经完成标注。
     
  • PyTorch LSTM情感分类完整代码
    优质
    本项目提供了一套基于PyTorch框架实现的情感分类LSTM模型完整代码，适用于自然语言处理中对文本情感倾向分析的研究与实践。 先运行main.py进行文本序列化，再使用train.py进行模型训练。 ```python from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import torch import os from utils import tokenlize import config class ImdbDataset(Dataset): def __init__(self, train=True): super(ImdbDataset, self).__init__() data_path = rH:\073-nlp自然语言处理 ```
     
  • 已完成标注的车辆数据集.rar
    优质
    该资源为已完成标注的车辆相关图像和视频数据集，包含多种车型、不同场景及光照条件下的高质量样本，适用于自动驾驶、目标检测等领域的研究与开发。 车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。车辆数据集已经标注完成。
     
  • Python情感分析分类
    优质
    简介：本项目运用Python进行文本数据的情感分析与分类，通过自然语言处理技术识别和判断文本中的正面、负面或中立情绪，并采用机器学习算法对不同情感倾向的数据进行有效划分。 本段落介绍使用Python机器学习方法进行情感分析的方法，并包含源码及详细解释。代码经过测试可以正常运行。
     
  • TextCNN情感分类分析
    优质
    TextCNN情感分类分析是一种利用卷积神经网络（CNN）技术对文本数据进行情感倾向识别的方法，广泛应用于社交媒体、产品评论等领域。 TextCNN是一种用于文本分类的深度学习模型，在情感分析任务中表现出色。它通过卷积神经网络提取文本特征，并利用多通道结构捕捉不同维度的信息，从而提高了对复杂语言模式的理解能力。在实际应用中，TextCNN可以有效识别和区分正面、负面以及中立的情感倾向，为用户提供准确的情感分类结果。