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基于BERT模型的疫情期间网民情绪识别，提供代码、数据和可直接运行的原始数据集。

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简介：
该资源包含基于BERT模型的疫情期间网民情绪识别的代码、数据集，并且可以直接运行，方便用户进行实验和研究。

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  • 基于BERT模型的疫情时期网民情绪分析，含代码和数据支持，可直接运行 -- 原始数据
    优质
    本项目运用BERT模型深入分析疫情时期的网民情绪变化，并提供完整原始数据及代码资源，便于研究者复现或进一步开发。 基于BERT模型的疫情期间网民情绪识别，包含代码和数据，可以直接运行。原始数据也已提供。
     
  • 疫情期间网民情绪的Python识别分析.zip
    优质
    本项目旨在利用Python技术对疫情期间网民的情绪进行自动化识别与量化分析，深入探究疫情背景下公众心理变化趋势。 资源包含文件：项目开发设计报告word+任务书+相关资料+代码及数据 根据train.csv 文件中的微博数据, 设计算法对test.csv 文件中的4500条微博内容进行情绪识别，判断每条微博是积极的 (1)、消极的 (-1) 还是中性的 (0)。通过混淆矩阵来评价算法的结果。 使用多种模型处理问题，并详细对比介绍不同模型的效果。
     
  • 基于DEAP数据集的情绪脑电识别.rar
    优质
    本研究利用DEAP数据集探索情绪脑电特征，通过分析不同情绪状态下的EEG信号，旨在开发有效的情绪识别模型。 基于DEAP数据集，我们采用了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络等四种模型进行对比，并结合pyeeg进行了特征提取，最终准确率达到了90%。
     
  • ISEAR.csv情绪识别实战数据集
    优质
    《ISEAR.csv情绪识别实战数据集》包含了丰富的文本情感标注信息，旨在帮助研究者和开发者训练与评估情绪识别模型。该数据集广泛应用于自然语言处理领域的情绪分析任务中。 情绪识别数据集汇总包含我亲自整理的情绪识别训练数据集。每个数据条目由两部分组成：第一部分是label标签，表示情绪类型；第二部分是一句句子。
     
  • 情绪识别对话数据集.zip
    优质
    该数据集包含大量标记的情绪识别对话文本，旨在支持研究者进行语音情感分析和自然语言处理技术的研究与开发。 对话情绪识别数据集.zip
     
  • Python疫情数据可视化_疫情数据_Python_数据可视化_疫情
    优质
    本项目利用Python语言对疫情数据进行收集、处理和分析，并通过多种图表形式实现数据可视化展示。 通过时事数据可视化系统，可以清晰地了解全球疫情分布的情况及其密度，从而制定相应的应对策略。
     
  • DISFA情绪识别数据库
    优质
    DISFA情绪识别数据库是一个专注于面部动作单元表达的情绪分析资源库，为研究者提供了丰富的情感数据集。 DISFA数据集是一个非拟人脸部表情数据库，用于开发自动动作单元检测的计算机算法。
     
  • 利用DEAP数据集进行脑电情绪识别
    优质
    本研究基于DEAP数据集，采用机器学习技术分析和识别个体在观看视频时的情绪反应，旨在深化对大脑情感处理机制的理解。 针对基于DEAP数据集的实验，进行了ANN、CNN和LSTM模型的对比分析，并提供了处理好的数据集和源代码。
     
  • 情绪识别数据集（外包资源 20220425）
    优质
    本项目为情绪识别数据集建设任务，旨在收集和整理各类情绪相关的音频及文本资料，以支持情绪智能分析与应用研究。 情绪识别数据集包括CK、jaffe和fer2013，这些数据集已经处理过，图像大小为48x48，并且已经被分成了训练集和测试集。