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NLP实验三：使用MindSpore进行情感分析

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本实验采用华为MindSpore框架开展NLP任务中的情感分析研究，通过构建模型训练与测试流程，探索该框架在处理自然语言数据上的效能。 中国海洋大学自然语言处理课程实验三全部代码包含文件：nlp_application.ipynb。

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  • NLP实验三：使用MindSpore进行情感分析
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    本实验采用华为MindSpore框架开展NLP任务中的情感分析研究，通过构建模型训练与测试流程，探索该框架在处理自然语言数据上的效能。 中国海洋大学自然语言处理课程实验三全部代码包含文件：nlp_application.ipynb。
     
  • NLP 情感分析方面的感情分析包
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    这款情感分析包利用先进的自然语言处理技术，精准解析文本中的正面、负面或中立情绪，适用于市场调研、社交媒体监控和客户反馈分析等场景。 Aspect-Based Sentiment Analysis involves classifying the sentiment of lengthy texts for various aspects. The main goal is to develop a contemporary NLP tool that provides explanations for model predictions, aiding in understanding prediction reliability. This package is designed to be standalone and scalable, allowing users to freely customize it according to their requirements. We summarize the key points discussed in the article:
     
  • 使用MindSpore进行MNIST手写数字识别实验
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    本实验采用MindSpore框架实现对MNIST数据集的手写数字识别任务，通过构建神经网络模型并训练优化，达到高精度分类效果。 基于华为自研的MindSpore深度学习框架构建网络模型，实现MNIST手写体识别实验。本项目包含可运行源码以及运行结果演示视频，并提供本地MindSpore详细配置教程。 整体流程如下： 1. 处理需要的数据集：使用了MNIST数据集。 2. 定义一个网络：这里我们采用LeNet网络架构。 3. 定义损失函数和优化器。 4. 加载数据集并进行训练，完成训练后查看结果，并保存模型文件。 5. 使用已保存的模型进行推理操作。 6. 验证模型性能：加载测试数据集与训练后的模型以验证其精度。
     
  • PyTorch情感分析分类教程(RNN,LSTM...): 使用PyTorch进行情感分析和分类
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    本教程详细介绍了使用PyTorch框架进行文本的情感分析及分类方法，包括RNN、LSTM等模型的应用与实现。适合自然语言处理爱好者学习实践。 情感分析分类的先决条件包括安装依赖项pip install -r requirements.txt以及下载Spacy英语数据python -m spacy download en。框架使用的是Torch，数据集则采用Cornell MR（电影评论）数据集。实施过程中会用到RNN、LSTM和双层LSTM模型，并尝试结合注意力机制进行改进。
     
  • RottenTomato情感分析-NLP任务
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    本项目致力于运用自然语言处理技术对电影评论网站Rotten Tomatoes上的用户评论进行情感分析，旨在量化和理解公众对于影视作品的情感反馈。 烂番茄情感分析是一种自然语言处理任务，其目的是通过算法来评估电影评论的情感倾向，即判断评论是正面的、负面的还是中立的。这项任务通常涉及对大量用户生成的内容进行文本分类，并从中提取有用的信息以帮助观众了解一部电影的整体评价情况。
     
  • 2020年情感分析与NLP
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    2020年情感分析与NLP探讨了自然语言处理技术在理解、提取和量化人类情绪表达方面的最新进展及其应用。 情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要领域，在2020年取得了显著进展。该领域的研究主要集中在如何通过计算机算法理解人类语言中蕴含的情感倾向与态度，例如喜悦、悲伤或愤怒等情绪，并将其量化为可计算的数据形式。 在这一年里，学者们提出了多种新颖的方法和技术来提高情感分析的准确性和效率。这些方法包括但不限于深度学习模型的应用、多模态信息融合技术以及跨领域知识迁移策略等。此外，针对社交媒体文本中的非传统语言特征（如表情符号和缩写词）的情感识别也成为了研究热点。 总之，在2020年这一特殊时期内，情感分析的研究不仅推动了NLP领域的快速发展，还为社会心理学、市场营销等多个学科提供了重要的理论支持和技术手段。
     
  • 使用BosonNLP情感词典进行情感分析的示例代码
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    这段代码展示了如何利用BosonNLP的情感词典来进行文本的情感分析，适用于对中文文本情感倾向研究和处理有兴趣的技术人员。 基于BosonNLP情感词典的情感分析示例代码如下： 1. 读入BosonNLP情感词典和停用词表； 2. 使用pandas库读取.xlsx格式的待分析文本； 3. 利用jieba库对文本进行分词处理； 4. 删除停用词后计算评分； 5. 根据情感得分正负标记积极或消极情绪； 6. 将结果保存为.xlsx格式文件。
     
  • 使用 DeepSeek 进行情感分析的 Python 代码
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    本段Python代码利用DeepSeek库进行情感分析，能够准确识别和分类文本中的积极、消极或中立情绪，适用于社交媒体监控、市场调研等多种场景。 代码解释与使用说明： 依赖安装：在运行代码之前，请确保已经安装了 transformers 和 torch 库。可以通过执行命令 `pip install transformers torch` 来完成安装。 模型加载：利用 AutoTokenizer 和 AutoModelForSequenceClassification 从预训练的模型库中获取 DeepSeek 的分词器和情感分析模型。 文本准备：将需要进行情感分析的文本赋值给变量 text。 输入处理：使用分词器对文本进行分词，并将其转换为适合模型使用的张量格式。 模型预测：在 torch.no_grad() 上下文管理器中调用模型以执行预测操作，这样可以避免计算梯度，从而提高运行效率。 结果解析：从模型输出的 logits 中找到得分最高的类别 ID，并通过情感标签映射字典 sentiment_labels 获取最终的情感分析结论。 输出结果：打印原始文本及其对应的情感分析结果。
     
  • twitter_sentiment_bert_scikit: 使用Bert进行Twitter美国航空数据集的情感分析（情感分析）
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    twitter_sentiment_bert_scikit项目利用Bert模型对Twitter上的美国航空公司相关推文进行情感分析，通过Scikit-learn框架实现，旨在评估公众情绪。 使用Twitter美国航空数据集进行情感分析（基于Bert句子编码作为特征），通过SVM、XGBoost以及RandomForest等多种分类算法进行了交叉验证。该项目在Python 3环境中运行，建议采用Anaconda 3安装所需软件包，当然也可以选择pip方式进行安装。相关环境配置的命令如下：`conda create -n tweet_sentiment -c anaconda python=3.7 numpy scikit-learn xgboost pandas tensorflow`