Advertisement

情感计算_基于情感计算的系统

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

简介：
情感计算是一种人工智能技术，旨在理解和模拟人类的情感。本系统利用情感计算，通过分析语音、文字和面部表情等信息，识别并回应用户的情绪状态，从而提供更加个性化和人性化的服务体验。 人的情感系统由情感表达系统、情感识别系统和情感计算系统构成。其中，情感表达系统与情感识别系统被视为人类情感系统的外围组成部分，而情感计算系统则是核心部分。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 情感计算_基于情感计算的系统
    优质
    情感计算是一种人工智能技术，旨在理解和模拟人类的情感。本系统利用情感计算，通过分析语音、文字和面部表情等信息，识别并回应用户的情绪状态，从而提供更加个性化和人性化的服务体验。 人的情感系统由情感表达系统、情感识别系统和情感计算系统构成。其中，情感表达系统与情感识别系统被视为人类情感系统的外围组成部分，而情感计算系统则是核心部分。
     
  • 情绪识别源码实例，基于表情的情感计算.rar
    优质
    本资源提供了一个基于面部表情进行情感计算的情绪识别系统源代码示例。通过分析用户的表情数据来判断其情绪状态，适用于研究和开发相关应用。 【核心代码】 ├── emotic-main │ ├── LICENSE │ ├── README.md │ ├── __pycache__ │ │ ├── emotic.cpython-37.pyc │ │ ├── emotic.cpython-38.pyc │ │ ├── emotic_dataset.cpython-38.pyc │ │ ├── inference.cpython-38.pyc │ │ ├── inference_emotic.cpython-37.pyc │ │ ├── inference_emotic.cpython-38.pyc │ │ ├── loss.cpython-38.pyc │ │ ├── prepare_models.cpython-38.pyc │ │ ├── test.cpython-38.pyc │ │ └── train.cpython-38.pyc │ ├── debug_exp │ │ ├── config.txt
     
  • 体能、情感、智慧计算器
    优质
    体能、情感、智慧计算器是一款集生理健康监测、情绪分析及智力挑战于一体的多功能应用软件。通过综合评估用户的身体状况、心理状态和认知能力，提供个性化的改善建议与方案。 根据科学家的研究，人的生活受到体力、情绪和智力这三个因素的主要影响。这三种因素在出生时的初始值均为0，并且随着时间推移呈正弦曲线变化，它们的变化周期分别是23天、28天和33天。当这些数值大于零时，表示处于积极状态；小于零则表明进入消极状态；而接近于零（包括前后一到两天）的时候，则会出现不稳定的情况。用户可以输入自己的生日信息来计算特定日期这三个因素的值，从而更好地规划日常活动。通过键盘上的左右方向键，可调整目标日期以便进行相应的分析和计划。
     
  • 基于TF-IDF、余弦距离和情感依存的新闻文本情感分析计算
    优质
    本研究提出一种结合TF-IDF与余弦距离的情感依存模型，旨在提高新闻文本情感分析的精度。通过量化词汇重要性及语义相似度，有效捕捉文本深层情绪信息。 功能：计算新闻文本类情感分析依赖库包括jieba、pyyaml、colorama和Excelerator以及sqlalchemy。算法采用TF-IDF算法与余弦距离算法，详细数学模型见DOC中的描述。
     
  • 基于情感词典的情感分析.7z
    优质
    本项目基于情感词典的情感分析.7z提供了一个利用预构建的情感词汇表来评估文本情绪极性的工具包。包含代码和数据文件用于分析处理。 在自然语言处理（NLP）领域内，情感分析是一项关键任务，旨在理解、识别并提取文本中的主观信息，包括情绪、态度及观点。基于情感词典的方法是进行此类分析的常用技术之一，并特别适用于中文文本的情感研究。 提供的“基于情感词典的情感分析.7z”压缩包包含了一些重要的资源来支持开发和优化情感分析模型： 1. **BosonNLP_sentiment_score.txt**：此文件可能包含了波士顿情感词典，该词典专门针对中文设计。每个词汇在这个字典里被赋予了一个反映其正面或负面倾向以及强度的情感分数。通过这些评分可以对文本进行打分，并确定整个文档的情感极性和力度。 2. **stopwords.txt**：停用词是指在处理和分析过程中通常会被忽略的常见词语，如“的”、“是”等，在情感分析中它们一般不携带任何情绪信息。因此，在预处理阶段会过滤掉这些词汇以减少噪音并提高准确性。 3. **degree.txt 和 degree1.txt**: 这两个文件可能包含程度副词（例如，“非常”，“稍微”），用于修饰和增强词语的情感强度。在进行情感分析时，需要利用这些程度副词来调整与之相邻的词汇的情感得分，从而更精确地反映文本的情绪力度。 4. **否定词.txt 和 否定词1.txt**：这两个文件包含如“不”，“没”等具有改变情绪方向功能的词语。例如，“好”是正面的，但加上一个否定词变为“不好”，则变成了负面的情感表达。在分析过程中需要识别并考虑这些否定词汇以正确理解情感的方向。 进行情感分析时的第一步通常是文本预处理：包括分词、去除停用词以及辨识和应用程度副词及否定词语的影响。接下来，根据波士顿情感字典对每个单词赋予相应的情感得分，并结合上述因素调整分数。最终汇总所有词汇的评分以确定整个文档的整体情绪倾向。 该压缩包对于构建或改进个人化的情感分析系统非常有用，开发者可以根据具体需求选择合适的工具和词库，利用机器学习或者规则基础的方法开发出能够准确捕捉文本情感色彩的应用程序。此外，这些资源也可以用于教学及研究目的，帮助人们理解情感分析的基本原理与实践操作方法。
     
  • 情感分析：基于Yelp评论的情感分类
    优质
    本研究利用机器学习技术对Yelp平台上的用户评论进行情感分析与分类，旨在为企业提供改进服务的方向和建议。 情感分类项目概述： 1. **探索其他数字特征**：除了文本数据外，利用Yelp提供的“有用”属性进行加权样本实验，并使用“均值”处理缺失值。 2. **伯特转移学习**： - 建立和调整BERT模型。 - 可视化数据分析结果。 3. **改变表达句子向量的方式**：建立并优化LSTM模型。 4. 模型构建与调优： - LinearSVC - BernoulliNB - MLPClassifier - LogisticRegression - DecisionTree 5. 使用Word2Vec（W2V）创建情感分类训练word representation模型，并利用TSNE和PCA技术来探索单词表示。 6. **使用tf-idf进行文本处理**： - 建立并调整LinearSVC模型。
     
  • 基于情感词典的Python情感分析实现
    优质
    本项目利用Python编程语言和情感词典技术，旨在提供一种简便有效的方法来识别并量化文本数据中的正面、负面或中立情绪，适用于社交媒体监控、市场研究等多个领域。 用Python实现基于情感词典的情感分析大数据处理。
     
  • 结合情感情感和面部表情的多模态情感识别
    优质
    本研究探讨了融合情感情感与面部表情分析的多模态技术在情感识别中的应用，旨在提升情感计算的准确性和实用性。 情感情感与面部表情相结合的多模态情感识别技术能够更准确地理解和分析人类的情感状态。这种技术通过结合语音、文本和其他非语言线索（如面部表情）来提高情感识别的准确性。
     
  • 利用Python进行基于情感词典的情感分析
    优质
    本项目采用Python编程语言和情感词典技术，对文本数据进行深入分析，以量化表达内容中的正面、负面或中立情绪倾向。通过此方法，可以有效评估公众意见及市场趋势。 用Python实现基于情感词典的情感分析大数据处理。这段话已经去除所有不必要的元素，并保持了原意不变。
     
  • 利用Python进行基于情感词典的情感分析
    优质
    本项目运用Python编程语言和情感词典技术，开展文本数据的情感倾向性分析。通过量化词汇的情感色彩，自动识别并评估大量文本中的正面、负面或中立情绪。此方法在社交媒体监控、市场调研及用户反馈分析等领域展现出了广泛应用前景。 在数据分析领域内，情感分析是一项关键技术，用于理解、提取并量化文本中的情绪倾向性。本教程将重点介绍如何使用Python实现基于情感词典的情感分析方法。这一技术能够帮助我们了解公众对产品、服务或事件的态度，在市场营销、舆情监控以及社交媒体分析等领域具有重要价值。 进行情感分析的关键在于建立一个包含词汇及其相应正负面属性的字典，例如“好”通常被标记为正面情绪，“差”则被视为负面情绪。Python中常见的词典有SentiWordNet和SnowNLP等库。 实现基于Python的情感分析主要包括以下步骤： 1. **数据预处理**：清洗文本以去除无关字符（如标点符号、数字）、停用词以及特殊符号，这可以通过使用nltk或jieba库来完成。 2. **分词**：将句子分解为单词或短语是理解其内容的基础。对于中文而言，jieba是一个常用的分词工具。 3. **加载情感字典**：导入所需的情感字典并读取存储格式（如CSV、JSON等），转换成可查询的数据结构。 4. **计算情感得分**：遍历每个词汇查找其在情感字典中的极性，并根据出现频率和正负属性加权求和，得出整个文本的平均情绪评分。 5. **处理未出现在词典中的词汇**：对于不在字典里的词语可以采用词根化或使用TF-IDF、Word2Vec等技术来估计其情绪倾向。 6. **判断情感倾向**：根据计算得到的情感得分判定整体的情绪方向，如高于0为积极，低于0为消极，等于0可能是中性态度。 7. **结果可视化**：利用matplotlib或seaborn库将分析成果以图表形式展示以便于解读。 在实践中还可以考虑更复杂的模型和方法来提高情感分析的准确性。例如使用机器学习技术（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行分类，或者采用深度学习中的LSTM、BERT架构进一步优化效果。此外对于多种语言的支持可以借助TextBlob或spaCy这样的工具。 通过实践上述步骤并不断调整策略和改进情感字典结构，能够有效提升分析结果的精确度与实用性。