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基于领域情感词汇表的中文微博情绪分析

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • NLPCC2013情绪识别任务_中文微博情感分析
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    简介：NLPCC2013情绪识别任务专注于中文微博的情感分析，旨在通过自然语言处理技术理解与分类微博内容中的正面、负面及中性情绪。 该语料主要用于识别整条微博所表达的情绪，不仅限于简单的褒贬分类，而是涵盖了多个细粒度情绪类别（例如悲伤、忧愁、快乐、兴奋等），属于细粒度的情感分类问题。情感分析资源可以参考相关文献和资料获取更多信息。
     
  • 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。
     
  • 中文情感分析——情感词汇库
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    《中文情感分析——情感词汇库》旨在提供一个全面且结构化的中文情感词汇集合，用于支持文本挖掘和自然语言处理中的情感倾向性分析。 在情感词库中包括中文停用词（chineseStopWords），用于分词处理。它涵盖了程度级别词语、否定词以及正面情绪词汇与负面情绪词汇。 其中的停用词是指那些虽频繁出现但实际意义不大的词汇，例如“的”、“是”和“在”。去除这些无实质含义的词汇有助于减少噪音，并提高文本分析效率。当构建词袋模型或TF-IDF矩阵时，移除这类词语可以更准确地反映文档内容特征。 程度级别词语指的是表示强度变化的副词，比如“非常”、“极其”与“稍微”，它们在情感分析中非常重要，因为这些词汇能够增强或者减弱后续单词的情感色彩。正确识别并处理此类词汇有助于更加精确地评估文本的情绪倾向性。 否定词如“不”、“没”和“无”，同样对情绪分析具有关键作用。一个否定词可能会改变其后词语的积极或消极情感极性，例如，“不好”的表达是负面而非正面的情感色彩。因此，在进行情绪分析时正确处理这类词汇对于提升准确性至关重要。 此外，情绪词库中包含直接反映文本情感倾向性的词汇，如“好”、“快乐”与“坏”，这些词汇用于计算文档的整体情绪评分。结合程度级别词语和否定词一起使用，则可以更准确地捕捉到复杂的情绪变化情况。
     
  • 中文情感分析词汇表-chinese_sentiment_dictionary-master.zip
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    Chinese_Sentiment_Dictionary 是一个用于中文文本情感分析的资源包，包含了正面、负面及中性词库，适用于自然语言处理中的情绪检测和分析。 该库收集了多种中文情感分析词典，包括知网Hownet情感词典、台湾大学NTUSD简体中文情感词典、清华大学李军中文褒贬义词典以及BosonNLP词典。
     
  • 情感分析：基于LSTM的中文情绪识别
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    本研究探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）模型对中文文本进行情感分析的有效性，专注于提高对复杂情绪表达的理解和分类精度。 字节跳动广告系统下的穿山甲平台正在大量招聘人才。 基于LSTM的中文情绪识别项目使用了Keras深度学习库来搭建LSTM网络，并对数据集进行六类情绪（其他、喜好、悲伤、厌恶、愤怒和高兴）的分类。数据集包含4万多条句子，来源于NLPCC Emotion Classification Challenge的数据以及微博筛选后的人工标注数据。 项目的结构如下： - data - train.json：原始训练数据文件 - stopWords.txt 项目由清华大学计算机系黄民烈副教授提供支持。
     
  • 中文情感词汇表
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    《中文情感词汇表》是一部详尽记录并分类了表达不同情绪和情感的中文词汇的工具书，适用于语言学习者、翻译工作者及心理学研究者。 自然语言处理常用的情感词典包括知网词典、台湾大学NTUSD词典、清华大学李军及Bosen情感词典和否定词词典等。
     
  • 中文情感词汇表
    优质
    《中文情感词汇表》是一部精心编纂的情感词汇工具书，汇集了大量表达喜怒哀乐等情绪的中文词语，旨在帮助读者更准确地传达和理解情感信息。 台湾大学简体中文情感极性词典NTUSD包含消极词8276条和积极词2810条。
     
  • 情绪分析：情感分析
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    情绪分析，又称为情感分析，是利用自然语言处理、文本分析和语义感知技术来识别与提取主观信息的过程，旨在理解和归纳人类情绪。 情绪分析是指从文本语料库中确定对任何主题或产品的情绪是正面的、负面的还是中立的过程。该分析的主要目的是构建一个模型来预测用户给出评论的态度是肯定还是否定。 为了实现这一目标，我们将使用“餐厅评论”数据集进行处理，并将其加载到高斯朴素贝叶斯算法中。具体步骤如下： 1. 导入数据集：利用pandas库导入名为Restaurant_Reviews.tsv的文件，该文件包含来自一个餐厅的1000条评论。 2. 数据预处理：对每条评论执行一系列清理操作以删除所有模糊信息。 3. 特征提取和矢量化：从已经清洗过的文本中抽取潜在特征，并将其转换为数字格式。此步骤使用矢量化技术，将原始评论转化为便于算法分析的矩阵形式。 接下来，我们将利用上述准备好的数据集进行模型训练与分类工作。
     
  • 微博评论情绪分析.pdf
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    本文探讨了在社交媒体平台微博上进行用户评论的情绪分析方法，通过自然语言处理技术识别和分类用户情绪，为企业和研究者提供有价值的用户反馈信息。 近年来，文本情感分析技术在网络营销、企业舆情监测等领域的作用日益显著。由于主题模型在文本挖掘中的优势，基于主题的文本情感分析也成为研究热点。其主要任务是通过识别用户评论中包含的主题及其对应的情感倾向，来提升文本情感分析的效果。