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基于图卷积神经网络的微博疫情情绪分析实战

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简介：
本项目采用图卷积神经网络技术，深入挖掘和分析微博平台上的疫情相关言论，量化公众情绪变化趋势，为疫情防控提供数据支持。 本项目专注于自然语言处理中的情感分析任务。它通过构建文档图结构，并运用图卷积技术进行文档嵌入学习，最终实现分类目标。该项目包含了数据集及其预处理、建图、训练与测评的完整源代码，且源码注释详尽易懂，还提供了相关博客说明，非常适合初学者使用。

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  • 基于图卷积神经网络的微博疫情情绪分析实战
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    本项目采用图卷积神经网络技术，深入挖掘和分析微博平台上的疫情相关言论，量化公众情绪变化趋势，为疫情防控提供数据支持。 本项目专注于自然语言处理中的情感分析任务。它通过构建文档图结构，并运用图卷积技术进行文档嵌入学习，最终实现分类目标。该项目包含了数据集及其预处理、建图、训练与测评的完整源代码，且源码注释详尽易懂，还提供了相关博客说明，非常适合初学者使用。
     
  • 基于卷积神经网络的情绪人脸识别
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    本研究探讨了利用卷积神经网络技术进行情绪识别的方法，专注于提升人脸表情分析的准确性与效率。通过深度学习算法优化模型架构，以实现对人类复杂情感状态的有效解读和响应。 给定人脸照片完成情绪识别任务。参赛者需要根据训练集数据构建情绪识别模型，并对测试集图像进行预测，识别人脸的7种情绪。
     
  • 基于卷积神经网络的情感分类实现
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    本研究运用卷积神经网络技术进行文本分析，旨在提高情感分类准确率，通过实验验证了模型的有效性。 使用TensorFlow框架，在深度学习领域构建卷积神经网络（CNN）模型对电影评论进行情感二分类分析。
     
  • 基于卷积神经网络的短文本情感分析分类
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    本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）对短文本进行情感分类的有效性，通过深度学习技术提升情感分析精度。 近年来，卷积神经网络模型被广泛应用于文本情感分类的研究之中。然而，在这些研究中，大多数忽略了文本特征词本身携带的情感信息以及中文分词过程中的错误情况。为了解决这些问题，我们提出了一种融合了情感特征的双通道卷积神经网络情感分类模型（SFD-CNN）。该模型在构建输入时采用两条不同的路径：一条是构造包含情感特征的语义向量矩阵以获取更多的情感类型信息；另一条则是创建文本字向量矩阵来减少分词错误的影响。实验结果显示，SFD-CNN 模型具有高达92.94% 的准确率，并且优于未改进前的模型。
     
  • Twitter情感分析：基于神经网络的情感分析
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    本研究探讨了使用神经网络技术进行Twitter数据的情感分析方法，旨在提高情感识别的准确性和效率。 两个不具备机器学习知识的人开始尝试创建一个神经网络来进行Twitter情绪分析。 使用方法如下： 1. 将情感分析数据集提取到“full_data”（或任何您想要的文件夹）中。 2. 运行命令`python3 split_data.py full_data 1000`，这将随机选取1000条负面推文和1000条正面推文作为训练数据。 3. 执行`python3 ffn_twitter.py`。目前需要对文件名进行硬编码处理。
     
  • 基于卷积神经网络的表情识别系统
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    本项目构建了一个基于卷积神经网络的表情识别系统，能够高效准确地分析和分类面部表情，为情绪计算、智能交互等领域提供技术支持。 传统的神经网络表情识别系统由特征提取和神经网络分类器两部分组成。由于依赖于人的经验来获取模式特征，这种系统容易丢失表征表情的细节信息。为解决这一问题，我们提出了一种基于卷积神经网络的方法，这种方法避免了对图像进行复杂的特征提取过程，并直接将图像数据作为输入。实验结果表明，在Cohn-Kanade表情库上应用该方法可以实现良好的表情分类效果。
     
  • 基于CNN的卷积神经网络实现实时人脸微表情识别
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    本研究利用卷积神经网络（CNN）实现对实时人脸微表情的有效识别，旨在提升情感计算与人机交互领域的应用精度。 【作品名称】：基于CNN卷积神经网络实现实时分辨人脸微表情 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 本项目使用DNN实现对实时视频流中的人脸微表情进行识别，所需环境包括opencv + tensorflow1.8 + pycharm。 - demo.py：调用系统摄像头完成实时识别人脸微表情。 - main.py：包含训练模型和测试模型的接口。 - model.py：实现DNN算法部分。 - utils.py：对数据集进行预处理操作。 - model文件夹：包括已经训练好的模型。
     
  • 基于卷积记忆神经网络的微博文本短语分析
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    本研究提出了一种基于卷积记忆神经网络的新方法，专门用于分析和理解微博文本中的关键短语，提高情感分析与信息提取的准确性。 微博短文本情感分析的目的是识别用户对热点事件的观点及态度。现有的大多数方法依赖于词袋模型，但这种模型无法准确捕捉到具有情感倾向性的语言特征。为了改进这一点，结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优点，提出了一种新的卷积记忆神经网络模型（CMNN），用于解决短文本的情感分析问题。与传统的算法相比，该模型无需进行特定任务的特征工程设计；相比于单独使用CNN或LSTM，这种新方法既能有效提取出局部最优特征，又能处理远距离上下文关联的问题。 通过在COAE2014数据集上的实验验证了CMNN模型对于微博短文本情感分析的有效性，并且与CNN、LSTM以及传统支持向量机（SVM）进行了对比。结果显示，在性能上该模型优于其他三种方法，证明其具有显著优势。
     
  • 基于深度卷积神经网络的情感文本分类1
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    本研究利用深度卷积神经网络对文本数据进行处理和分析，旨在提高情感分类任务中的准确性和效率。通过实验验证了模型的有效性。 在自然语言处理领域内的情感分析是一项关键任务，旨在理解和判断文本中的情感倾向，包括正面、负面或中性情绪。随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）成功应用于图像识别后，研究人员开始将这一方法引入到文本情感分类的研究之中。 本段落介绍了一种基于深度卷积神经网络的模型来处理文本的情感分析问题。该模型利用多个堆叠在一起的卷积层提取不同窗口大小下的局部特征，从而能够理解文本中从细微到宏观的不同层次上的情感表达。每个卷积层负责捕捉特定层面的信息，并将其传递给更高层级进行进一步整合。 除了核心的卷积操作外，这个框架还采用了全局最大池化策略来挑选出最重要的信息并减少模型复杂度和过拟合风险。在分类阶段，通过聚合不同窗口的情感得分以确定整个文本的情绪倾向。实验结果显示该方法比传统技术具有更高的效率，并能更快地完成情感分析任务。 此外，为了增强语义理解能力，本研究可能还会采用预训练的词嵌入（如Word2Vec或GloVe）来初始化模型输入层中的权重参数。这些经过大规模文本数据训练得到的语言表示能够帮助神经网络在早期阶段就具备一定的语言感知力和背景知识。 综上所述，该深度卷积神经网络框架通过多层次特征提取及全局最大池化策略有效解决了文本情感分类难题，并提升了整体性能表现。此研究不仅为自然语言处理任务中的情感分析提供了一种新的视角，同时也为进一步改进相关领域的深度学习模型铺平了道路。
     
  • 微博评论情绪分析.pdf
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    本文探讨了在社交媒体平台微博上进行用户评论的情绪分析方法，通过自然语言处理技术识别和分类用户情绪，为企业和研究者提供有价值的用户反馈信息。 近年来，文本情感分析技术在网络营销、企业舆情监测等领域的作用日益显著。由于主题模型在文本挖掘中的优势，基于主题的文本情感分析也成为研究热点。其主要任务是通过识别用户评论中包含的主题及其对应的情感倾向，来提升文本情感分析的效果。