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基于Keras的情感分析实现

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简介：
本项目采用Python深度学习框架Keras，构建神经网络模型进行文本情感分析，旨在准确识别和分类评论中的正面与负面情绪。 Keras实现情感分析 1.1 实验目的： - 了解机器学习的相关知识。 - 熟悉Ubuntu的集成开发环境。 - 掌握Keras的基本使用方法。 - 学会利用LSTM进行情感分析。

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  • 基于Keras的情感分析实现
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    本项目采用Python深度学习框架Keras，构建神经网络模型进行文本情感分析，旨在准确识别和分类评论中的正面与负面情绪。 Keras实现情感分析 1.1 实验目的： - 了解机器学习的相关知识。 - 熟悉Ubuntu的集成开发环境。 - 掌握Keras的基本使用方法。 - 学会利用LSTM进行情感分析。
     
  • 基于Keras和LSTM的京东评论情感分析（Python实现）
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    本研究利用Python的深度学习库Keras构建了基于LSTM模型的情感分析系统，专门针对京东商品评论进行正面或负面情绪分类。 使用Keras和LSTM进行京东评论的情感分析的NLP实战项目。通过对语料库进行初步分析，并利用jieba分词工具对文本数据进行处理，接着采用word2vec方法构建词向量模型，再通过LSTM网络提取情感特征，最后运用逻辑回归（LR）算法完成二分类任务，在测试集中达到了0.91897的准确度。
     
  • 基于情感词典的Python情感分析实现
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    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。
     
  • 基于BERT的情感分析实现
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    本研究采用预训练模型BERT进行情感分析任务，通过微调技术优化模型在特定数据集上的表现，旨在提升文本情感分类精度。 BERT模型的原理在于其预训练方法能够捕捉到文本中的深层语义信息，并且在具体的任务上进行微调可以达到很好的效果。通过使用Keras对BERT进行微调，我们可以在情感分析中应用这种强大的工具。由于BERT是一个目前非常流行的预训练模型，在特征提取阶段广泛被采用，只需要根据不同的业务场景调整损失函数就可以构建相应的模型。 为了更好地利用keras-bert库的功能，建议读者首先理解其背后的原理和机制。了解一个技术的内在逻辑是至关重要的，这不仅有助于掌握如何使用它，还能帮助解决可能出现的问题并优化性能。
     
  • PyTorch实现的基于方面的感情分析
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    本项目利用PyTorch框架实现了一种高效的基于方面的文本情感分析模型，旨在提升对特定方面评价的情感识别准确性。 使用Pytorch实现了基于方面的情感分析中的几个经典模型，例如ATAE-LSTM、ACSA以及BiLSTM_att_g等。这些模型的性能表现如下：ATAE_LSTM 的准确率为77.86/65.59和68.34/62.64；ACSA_GCAE 的准确率为78.12/65.59 和 70.85/64.66；BiLSTM_att_g 的准确率为76.34/63.65和 69.91/63.20；RAM 模型的准确率是78.66/66.66 和 73.82/68.80；TNET模型的准确率为78.93/63.65 和 72.57/65.13。
     
  • 基于Python的细粒度情感分析实现
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    本研究利用Python编程语言开发了一套细粒度情感分析系统，能够深入解析文本中蕴含的情感色彩及其具体面向，提高对复杂情绪表达的理解与分类精度。 【作品名称】：基于Python 实现的细粒度情感分析 【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。 【项目介绍】： 本项目是基于句子层面的情感分析，旨在对每个单独的句子进行细致的情感和属性词提取与分类。 任务流程如下： 1. 按句提取属性词 2. 按句提取情感词 3. 记录属性词在文本中的起始位置及终止位置 4. 对属性词进行EA（实体-动作）分类 5. 对情感词进行极性分类（正向、负向或中立） 6. 确定整条文本的情感倾向及其概率值 已完成的任务包括： 1. 根据现有数据集，完成句子级别的EA 分类任务。 2. 完成按句进行的情感极性分析。
     
  • 基于DistilBERT的情感分析与情绪分类模型（Python实现）
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    本项目采用Python语言构建了一个基于DistilBERT的情感分析与情绪分类模型，旨在提升文本情感识别效率和准确性。 DistilBERT是一种经过预训练的深度学习模型，在情感分析任务中有广泛应用。它是基于BERT（双向编码器表示来自变换器）的一种变体，并通过蒸馏技术进行优化，这意味着该模型是通过对更复杂的模型压缩而来的，从而在保持性能的同时减小了大小。 当应用于情感分析时，DistilBERT能够确定文本的情感倾向——积极、消极或中性。它通过解析语言结构和语义关系来推断情感倾向。经过训练后，DistilBERT具备从文本中提取情感信息的能力，帮助人们更深入地理解文本中的情感表达。 此外，在诸如文本分类、命名实体识别及问答系统等自然语言处理任务上，DistilBERT同样表现出色。由于其模型相对较小，它能够在资源有限的设备上运行良好，因此非常适合各种实际应用需求。 综上所述，DistilBERT是一个高效且灵活的深度学习模型，适用于多种自然语言处理任务包括情感分析。使用该模型可以显著提高开发人员的工作效率和应用程序的质量。
     
  • 基于 Keras 的表情识别实现
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    本项目利用Keras深度学习框架构建了一个表情识别系统，通过对面部表情数据集的学习，实现了对人类常见表情的准确分类和识别。 有了Python环境后可以直接解压并运行程序查看效果。如果缺少所需的库，请及时安装补充。这可以用于学习目的，帮助了解整个过程。
     
  • 基于情感词典的情感分析.7z
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    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。