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负面情感分析涉及识别和评估词语。

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简介：
识别并提取情感分析中产生的负面评价词语（英文）。

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  • 英文情感分析中的负面评价词汇
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    本研究聚焦于英语文本中负面评价词汇的识别与分析，旨在深入探究这些词汇在不同语境下的使用特征及情感表达效果。 情感分析中的负面评价词语（英文）指的是在文本中表达消极情绪或不满的词汇。这些词对于理解用户反馈、产品评论以及社交媒体上的言论具有重要意义。通过识别和分类这类词汇，可以帮助企业更好地了解消费者的态度，并据此改进服务与产品质量。
     
  • 电影评论分类：利用情感分析辨别正面与负面评价
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    本项目旨在通过情感分析技术对电影评论进行自动化分类，识别并区分评论中的正面和负面情绪，以帮助用户快速了解大众对该电影的看法。 电影评论分类 使用Python中的情感分析库将IMDb电影评论分为正面或负面。 情绪分析是指利用自然语言处理（NLP）、文本分析及计算方法来系统地提取、识别信息，并将其归类为特定类别。该项目采用python的sklearn库中的高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯模型进行分类工作。 朴素贝叶斯分类器是Python scikit学习库下的一组监督机器学习算法，它们利用特征矩阵（所有因变量向量）来预测类变量（每个行输出）。这些算法的假设前提是所有特征彼此独立且同等重要。 在高斯朴素贝叶斯分类器中，特征分布遵循正态高斯分布并形成钟形图；而在多项式朴素贝叶斯分类器中，特征向量表示通过多项式分布生成某些事件的频率，在文本分类中的字数统计方面表现良好。 该项目从tsv文件读取评论。在使用正则表达式对请求进行清理后，将MNB（Multinomial Naive Bayes）分类算法应用于数据集，并部署了一个Web应用程序来展示结果。
     
  • 舆情情感分析词库（包含褒义与贬义词汇）及负面词库
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    本词库集成了全面的情感色彩标注词汇表，涵盖正面与负面评价词语，尤其强调负面关键词汇，适用于深度舆情分析和情绪识别。 1. 包含敏感词库表统计 4038 条，带分类，Excel 格式 2. 中文褒、贬义词典 txt 格式
     
  • 正面与负面情感词汇表
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    《正面与负面情感词汇表》是一部帮助读者识别和理解语言中积极与消极情绪表达的工具书。它收录了大量具有代表性的词语，并对其进行分类标注，便于学习者掌握不同情境下的情感色彩，适用于提高个人沟通技巧、增进人际关系及进行心理分析等多个领域。 用于中文自然语言情感倾向性分析的基础词典可以作为基础工具来帮助进行文章的情感倾向分析。
     
  • 情感分析数据集（包含10000条正面和5000条负面评论）
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    这是一个包含15000条评论的情感分析数据集，其中包括10000条正面评价与5000条负面评价，适用于训练机器学习模型识别文本中的情感倾向。 吸收了谭松波的非平衡酒店评论语料库（7000条正面评价和3000条负面评价，包含部分重复数据），并结合从携程网站抓取的数据。经过繁简转换、去重以及去除4字以下过短评论后，最终形成了一个包括10000条正面评价和5000条负面评价的评论数据集（每行代表一条独立评论）。欢迎下载使用！需要注意的是，这些正负面分类是根据携程网站上的“值得推荐”和“有待改善”栏目初步区分，并经过人工筛选以剔除错误归类的数据。因此可能存在一些误差，请帮助修正。
     
  • 情感语料分析（主张、程度、评价和情感）
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    本项目专注于通过深入分析文本中的情感表达来探索人类情绪复杂性，特别关注主张、态度强度、价值判断及情感色彩等方面。 负面评价词语（英文）.txt 负面评价词语（中文）.txt 负面情感词语（英文）.txt 负面情感词语（中文）.txt 程度级别词语（英文）.txt 程度级别词语（中文）.txt 正面评价词语（英文）.txt 正面评价词语（中文）.txt 正面情感词语（英文）.txt 正面情感词语（中文）.txt 主张词语（英文）.txt 主张词语（中文）.txt
     
  • 语音情感识别代码包（MATLAB实现）.rar_MFCC与情感分析_语音情感识别工具
    优质
    本资源提供基于MATLAB的语音情感识别代码包，包含MFCC特征提取及情感分类算法。适合研究语音情感分析的技术人员使用。 利用MATLAB识别语音情感特征，采用MFCC和DTW方法。
     
  • CNSenti：中文情感分析库——支持文本情绪及正负面情感分析
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    CNSenti是一款专为中文设计的情感分析工具库，能够精准地进行文本的情绪识别与正面、负面情感判断。 CNSenti中文情感分析库支持对文本进行情绪与正负情感的分析。它使用知网Hownet的情感词典作为默认选项，并允许导入自定义txt格式的情感词汇表（包括正面和负面）。该工具还利用大连理工大学开发的情绪本体库，以计算文本中七大情绪词汇的分布情况。 需要注意的是，在使用大连理工大学提供的感情本体资源时，请遵守相关许可协议。具体来说： 1. 该情感词典由大连理工大学信息检索研究室独立完成，并且可以供国内外学术机构和个人用于非商业性的科研目的。 2. 如果想要将这些材料应用于任何商业用途，需要通过邮件与他们联系并获得他们的同意。 3. 用户如果在使用过程中发现错误或有任何建议和意见，可以通过电子邮件反馈给他们。他们会尽快做出回应。 请确保遵循上述说明以正确地利用该资源。
     
  • 情感分类中的负面词汇（CSV格式）
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    本资源提供了一系列在情感分析中常用的负面词汇列表，以CSV文件形式存储，便于数据导入与处理。适合用于自然语言处理项目及文本情绪识别研究。 这里大概有两万个中文负面词汇。正面词汇我会在另一份资源上传。由于似乎不能同时上传两个文件，所以分开处理。