Advertisement

我完成了情感分析作为毕业设计的项目，并将其分享给大家进行交流。

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

简介：
通过运用FastText技术，我们在语料库上完成了词向量的训练与生成，由于该任务所使用的语料库规模相对较小，因此利用FastText能够有效地引入n-gram特征，从而在性能上优于传统的word2vec方法。具体而言，我们使用了10000条语料作为训练集，并用500条语料作为测试集。随后，我们分别构建并训练了多种机器学习模型，包括支持向量机(SVM)、贝叶斯分类器、深度神经网络(DNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制与双向长短期记忆网络(Attention+BiLSTM)以及梯度提升树算法(XGBoost)，用于搭建一个“正负情感二分类器”。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 情感分析是我的毕业设计，分享出来与大家交流 *
    优质
    我的毕业设计是关于“情感分析”的项目，旨在通过技术手段解析和理解人类情绪。现将其分享给各位，期待您的宝贵意见和反馈。 使用FastText在较小的语料库上训练并生成词向量。由于该任务涉及的语料库规模不大，采用fastText可以增加n-gram特征，在效果上优于传统的word2vec方法。具体来说，我们有10,000条数据作为训练集和500条数据用于测试。 针对情感分类的任务，采用了多种机器学习模型进行实验与评估：包括支持向量机（SVM）、贝叶斯分类器、深度神经网络（DNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及结合了注意力机制的双向长短期记忆网络（Attention+BiLSTM），还有XGBoost等方法，以构建并训练正负情感二分类模型。
     
  • 我的毕业设计：情感分析
    优质
    本项目旨在通过自然语言处理技术进行文本的情感分析，利用机器学习算法识别和提取评论、文章中的情绪倾向，为社交平台监测及市场调研提供数据支持。 我的毕业设计是关于情感分析的。
     
  • 微博情感分析与文本分类的毕业设计项目.zip
    优质
    本毕业设计项目聚焦于利用自然语言处理技术进行微博情感分析及文本分类，旨在探索社交媒体数据的情感倾向和主题特征，为舆情监测和社会心理研究提供支持。 Python是一种高级的通用解释型编程语言，由Guido van Rossum于1989年发起，并在1991年正式发布。它以简洁而清晰的语法著称，强调代码的可读性和易于维护。 以下是Python的一些主要特点和优势： - 易学易用： Python的语法设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种特性促进了Python在教育领域以及初学者中的广泛应用。 - 高级语言： Python是一种高级编程语言，提供了自动内存管理（垃圾回收）等功能，减轻了程序员的工作负担，并且具有动态类型和面向对象的特征。 - 跨平台性： Python能够在多个操作系统中运行，包括Windows、Linux和macOS等。这使得开发人员能够轻松地将代码移植到不同的平台上。 - 丰富的标准库： Python包含了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程以及数据库访问等多个方面。这些内置的工具帮助开发者快速构建功能强大的应用程序。 - 开源： Python是开源软件，任何人都可以免费使用并查看其源码。这种开放性促进了Python社区的发展，并提供了大量的第三方库和框架供开发人员选择。 - 强大的社区支持： Python拥有一个庞大且活跃的开发群体，这使得用户能够轻松地获取帮助、分享经验以及参与到项目的改进中去。 - 适用于多个领域： Python在许多行业中都有广泛应用，包括Web开发、数据科学、人工智能等领域。特别是在数据分析和机器学习方面，Python已成为主流编程语言之一。 - 支持面向对象编程： Python支持面向对象的程序设计方法论，允许开发者使用类与对象的概念来提高代码的重用性和可维护性。
     
  • 微博情感分析与文本分类的毕业设计项目.zip
    优质
    本毕业设计项目聚焦于运用Python和机器学习技术进行微博情感分析及文本分类研究，旨在探索社交媒体数据的情感倾向及其应用价值。 微博情感分析与文本分类是毕业设计项目的主题。
     
  • 使用Python和Word2Vec进行情感分析的完整项目
    优质
    本项目运用Python结合Word2Vec技术开展情感分析研究，涵盖数据预处理、模型训练及评估等环节，旨在深入理解文本中蕴含的情感倾向。 这个项目使用Python实现了情感分析的完整流程，并包含了训练样本、已经训练好的模型以及完整的代码。
     
  • 分享我的PyCharm配色方案给大家
    优质
    本篇文章将与大家分享我自定义的PyCharm配色方案，帮助开发者提升代码阅读体验和舒适度。希望对编程爱好者有所帮助。 配色主要参考了Sublime 2 和 Atom，颜色对比鲜明，风格高端大气。对于对视觉效果有高要求的朋友来说可以收藏一下。
     
  • 利用 PySpark 进行中文情感分析（附完整项目代码及数据集，适合毕业设计）
    优质
    本项目使用PySpark对大规模中文文本进行情感分析，包含详尽代码与数据资源，非常适合学生作为毕业设计研究。 本段落使用PySpark框架搭建了针对中文商品评论的分布式情感分析模型，在测试集上的准确率为85.48%。该模型基于TF-IDF和Naive Bayes构建，代码位于code.py文件中。文本预处理包括分词、移除停用词和标点符号等步骤。
     
  • ASP进销存源码完整版——版主推荐并分享给大家
    优质
    这是一套全面且易于使用的ASP进销存管理系统源代码，由资深版主精心挑选并公开分享，旨在帮助开发者和企业构建高效的商品库存管理解决方案。 安装说明：只需将程序复制到虚拟主机上即可。 1. 虚拟主机需安装IIS 5.0或6.0，并支持Access数据库。使用IIS 6.0的用户还需确保启用父目录功能。 2. 确保虚拟主机所在目录具有读写权限。 3. 若要修改数据库连接，编辑dbconn.asp文件中的dbname参数为所需数据库名称即可： ``` dbname=data/ApexJxc.asp ```
     
  • 情感分析项目：利用Python和NLTK进行(sentiment_analysis)
    优质
    本项目运用Python及NLTK库开展情感分析，通过处理与解析文本数据，评估其情感倾向，为自然语言处理领域中的情绪理解提供有力工具。 使用Python和NLTK进行情绪分析的项目。
     
  • 毕业设计计算机源码-WeiboAnalysis：微博情感分析与文本分类项目
    优质
    本项目为毕业设计作品《WeiboAnalysis》，旨在运用Python等技术手段对微博数据进行情感分析及文本分类，以实现社交媒体内容的有效理解和处理。 毕业设计计算机源码基于AdaBoost算法的情感分析研究是本科期间的一个项目。由于时间紧迫，文章与代码存在不少错误，请大家仅参考其思路即可。 大学时期没有好好学习算法知识，尤其是树、图等理论部分提不起兴趣。幸运的是，在毕业设计中选择了机器学习的课题，并且完成了一个还算有趣的项目，稍稍弥补了在校时的一些遗憾。现在将该项目开源出来，尽管感觉还有提升空间，大部分内容也是参考他人的成果。 文本分类的基本流程如下： 运行环境：[anaconda:3.5+] 本段落项目的具体步骤包括： 一、通过微博应用获取数据。 二、使用SVM进行初步分类（svm_temp.py）。 三、利用贝叶斯定理对情感进行分析。 四、采用AdaBoost算法增强分类器。 完整文档可以查看doc文件夹中的内容，其中包括： 一、如何从微博中提取文本数据； 二、应用支持向量机(SVM)的初步文本分类方法； 三、使用朴素贝叶斯模型进行进一步的情感分析； 四、利用AdaBoost提升分类效果： 4.1 单类别的AdaBoost算法 4.2 多类别问题下的AdaBoost改进，包括AdaBoost.SAMME和AdaBoost.SAMME.R两种方法。