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Stroop效应中的情绪词

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简介：
《Stroop效应中的情绪词》探讨了情绪词汇在经典认知干扰任务——Stroop效应中所引发的心理反应差异，揭示了不同情感语义对个体注意力和思维过程的影响。 这是心理学硕士论文中的一个实验程序，使用E-prime编写完成的课堂练习作业。

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  • Stroop效应中的情绪词
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    《Stroop效应中的情绪词》探讨了情绪词汇在经典认知干扰任务——Stroop效应中所引发的心理反应差异，揭示了不同情感语义对个体注意力和思维过程的影响。 这是心理学硕士论文中的一个实验程序，使用E-prime编写完成的课堂练习作业。
     
  • 情绪词汇表
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    《情绪词汇表》是一本帮助读者识别和表达复杂情感的心理读物，通过丰富的词汇和实用技巧，引导人们更好地理解自我与他人。 情感词典及分类确实很不错。
     
  • 情绪分析词典
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    《情绪分析词典》是一部独特的情感工具书，它汇集了各种情感词汇及其细微差别，帮助读者深入理解并表达复杂的情绪体验。 情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，旨在识别并提取文本中的主观内容，包括情感极性、情绪强度及主题。本压缩包包含中文与英文的情感分析词典，内有程度词语、评价词语、情感词汇和主张词汇的正负面分类。 其中，程度词语用来表示某种情感的程度变化（如“非常”、“稍微”），它们能够增强或减弱后续表达的情感色彩，在情感分析中起到关键作用。评价词语通常用于对人事物进行正面或负面评定，例如“好”、“坏”，直接反映作者的态度和评价；而情感词汇则是表达具体情绪状态的词句（如“快乐”、“悲伤”），有助于确定文本的基本情感倾向。 主张词语则表示一种观点或立场（如“认为”、“坚信”)，揭示了作者的观点与信念。这些预定义的情感词汇列表为分析提供基础框架，并结合机器学习算法训练情感分类器。 此外，词典还用于特征工程，在进行词袋模型或TF-IDF转换时构建输入向量以供模型训练。同时帮助处理多义性和语境依赖问题，通过上下文信息确定词语的具体意义。 此“情感分析词典”压缩包是开展相关项目的基础工具，无论是学术研究还是商业应用都能有效提高情感识别的效率和准确性。用户可以利用这些资源进行文本预处理、特征提取或构建自己的系统以满足特定需求。
     
  • NRC词汇情绪与色彩词典.docx
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    本文档构建了NRC词汇情绪与色彩词典，详尽分析并标注英文单词的情感属性及视觉色彩联想，为自然语言处理和情感计算提供重要资源。 NRC 词语情绪词典与色彩词典是用于文本分析及情感理解的重要工具，由加拿大国家研究委员会的专家开发并广泛应用于多个领域中，包括但不限于情绪分析、产品营销、消费者行为以及政治活动等。 NRC 情绪词典涵盖超过105种语言（以英文为基础），旨在识别和量化不同的情绪。它通过标记词汇的情感极性及强度来帮助评估文本中的情感内容，对于市场研究、社交媒体监控和个人心理健康监测等领域具有重要的参考价值。 另一方面，色彩词典则专注于词语与颜色之间的关联，这对于信息传达的有效性和快速情绪传递至关重要。研究表明，在多种语言中超过30%的词汇有强烈的颜色联想，并且这些联想要求在文化背景下加以理解以增强文本中的情感表达和信息传播效果。 这两种工具结合使用时能够提供关于文本内容深层次的情绪色彩分析，帮助企业在市场研究、广告策略制定等业务场景下做出更精准决策；同时也能为新闻媒体及政策制定者们提供公众情绪的洞察力。总的来说，NRC 词语情绪词典与色彩词典是进行数据分析和情感智能不可或缺的一部分，在提升数据驱动决策的有效性和准确性方面发挥着重要作用。
     
  • NLP文本情绪分析词典
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    《NLP文本情绪分析词典》是一部专为自然语言处理领域设计的情绪识别工具书，收录了大量词汇及其对应的情感倾向性评分，便于开发者构建情感分析模型。 具体使用方式请参见我的博客上的这篇文章。
     
  • 基于领域情感词汇表的中文微博情绪分析
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    本研究提出了一种利用领域特定情感词汇表对中文微博进行情绪分析的方法，旨在提升在特定话题下的情绪分类精度。 为了分析中文微博中的大量情感信息，本段落提出了一种有效的中文微博情感分析策略。该策略能够准确地识别出特定领域内微博的情感倾向，并构建了具有自动识别与扩展功能的领域情感词典，从而减少了人工标注的工作量。此外，考虑到上下文中出现的情感副词对结果的影响，还建立了一个情感副词词典以更全面地进行情感分析。实验结果显示，基于该策略和领域情感词典的方法在可行性及准确性方面表现良好。
     
  • 会计与金融情绪词典.zip
    优质
    《会计与金融情绪词典》是一份针对会计和金融专业领域内文本分析的情绪词汇集合，旨在帮助研究者及从业者更准确地评估相关文献、报告中的情感倾向。 会计金融情绪词典.zip
     
  • 基于EEG的情绪识别中的PNN应用
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    本研究探讨了在情绪识别领域中使用PNN（概率神经网络）结合EEG信号的有效性，旨在提高不同情感状态下的分类准确率。 基于脑电图（EEG）的情绪识别技术通过分析大脑的电信号来判断用户的情绪状态，在人机交互系统中的应用越来越受到重视。由于情绪在人类社会互动中扮演着关键角色，尝试将情感融入到HCI系统的努力已经引起了广泛的关注和研究兴趣。这种自动化的情感识别使得这些系统更加智能化且便于使用。 本项研究表明了概率神经网络（PNN）用于分析观看音乐视频时由EEG信号引起的情绪变化的有效性，并利用公开的DEAP情绪数据库进行了验证。从四个频率带（theta、alpha、beta 和 gamma）中提取出的EEG功率值作为特征，结果显示较高频段(beta和gamma)在分类中的作用比低频段(theta和alpha)更为显著。 采用PNN进行分析后，在愉快程度(valence)上的平均准确率为81.21%，而在唤醒水平(arousal)上则为81.26%。这些结果与支持向量机（SVM）的结果相当，表明了该方法的有效性。此外，为了使技术更易于应用到实际场景中，研究者还提出了一种基于ReliefF算法的通道选择策略以减少所需电极数量；结果显示，在使用PNN时仅需9个(针对valence)和8个(针对arousal)最佳通道即可达到最大分类准确率的98%，相比之下SVM则需要更多的电极（分别为19个和14个）。 关键词包括情绪识别、脑电图EEG、概率神经网络PNN、ReliefF算法以及通道选择。引言部分首先强调了社会交互中情感的重要性，并回顾了自Picard于1995年提出“情感计算”概念以来的研究进展，指出自动化的必要性并讨论现实应用中的挑战。 文中提到使用PNN进行情绪识别的优势在于其简单、高效的特性，使其非常适合处理EEG数据。通过从四种不同频率带提取特征，并利用这些特征训练模型来实现对愉快程度和唤醒水平的分类任务。 研究中提出的通道选择算法旨在降低实际设备复杂性并提高用户体验，在减少电极数量的同时保持高精度的情绪识别能力。这为未来构建更加高效实用的情感识别系统提供了重要指导，能够促进该技术在更广泛应用场景中的应用和发展。
     
  • 【批量获取】正面情绪词等.zip
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    本资源包提供一系列正面情绪相关词汇列表，旨在帮助用户在研究、写作或个人提升中应用积极语言。适合心理学、情感分析及励志写作等多个领域使用。 基于情感词典的情感分析主要依赖于事先准备好的情感词汇库。每个词语都会被赋予一个反映其情感倾向性的权值。然后从文本中提取所有这些情感词汇，并根据句子的特殊性质（如反问句、疑问句等）来计算最终的情感得分，以此判断文本的整体情绪方向和强度。
     
  • 重写后的标题：情感极性词典涵盖中文的正面与负面情绪词汇及否定词、程度副词。
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    本项目构建了全面的情感极性词典，包括中文中的正面和负面情绪词汇，并特别收录了否定词和程度副词，以增强文本情感分析的准确性。 情感极性词典包括中文的正向情绪词汇、负向情绪词汇以及否定词和程度副词。