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情绪词汇表

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简介:
《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。

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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。
  • NRC与色彩典.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。
  • 基于领域的中文微博分析
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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。
  • HowNet
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    《HowNet情感词汇表》基于HowNet语义知识库构建,汇集了表达各种情感状态的词语及其关联信息,为自然语言处理中的情感分析提供重要资源。 知网的HowNet情感词典以txt文件形式提供,内容较为详尽。
  • 分析
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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。
  • 知网
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    《知网情感词汇表》是一份基于中国知网大数据的情感分析工具,收录了大量带有正负情绪色彩的中文词语及其强度值,适用于文本情感倾向性研究与应用。 知网情感分析中文负向评价词可用于NLP情感分析中的负向关键词。
  • BOSON.zip
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    《BOSON情感词汇表》是一份详尽的情感表达资源库,包含多种情绪相关的词语和短语,适用于文本分析、情感计算等场景。 【BOSON情感词典】是一个在线获取的情感分析资源,主要以TXT格式提供。这个词典在自然语言处理(NLP)领域具有重要的应用价值,特别是在情感分析、文本挖掘和情感计算等方面。它是一种工具,包含了大量词汇及其对应的情感极性标签,如正面、负面和中性等。 BOSON Sentiment Dictionary全称玻森情感词典,源自情感分析研究,并由Bo Song等人开发。在中文语境下,该词典提供了大量的中文词汇及每个词语或短语的标注情绪倾向信息,便于进行相关的情感分析任务。这些标注可以用来评估文本的整体情绪色彩,比如评论、社交媒体帖子或产品评价的情绪极性。 一个情感词条目可能如下所示: ``` 快乐 1.0 伤心 -1.0 中立 0.0 ``` 其中,“快乐”被赋予了正向的情感得分1.0,表示强烈的积极情绪;“伤心”的负向得分为-1.0,代表强烈消极的情绪倾向;而“中立”则为无明显情感色彩的得分0.0。 使用BOSON情感词典进行分析通常包括以下步骤: 1. **预处理**:去除停用词、标点符号等非文字元素,并对文本进行分词。 2. **匹配词汇**:将经过预处理后的词语与词库中的条目相比较,查找它们的情感得分。 3. **计算情感分数**:根据所有找到的词条来加权求和或基于其他因素如频率、重要性等来进行评分。 4. **确定情绪倾向**:依据总分判断文本是正面、负面还是中立。 在实际应用过程中,可能还需要结合词性标注、命名实体识别及句法分析等多种NLP技术以增强分析的准确性和深度。此外,由于语言本身的多样和复杂特性,该情感词典可能存在对新词汇或特定领域术语覆盖不足的情况,因此需要定期更新或者与其他资源进行补充。 总的来说,BOSON情感词典是中文情绪分析的重要工具之一,它通过给定词语的情绪标签帮助计算机理解文本中的情绪色彩,在舆情监测、市场研究以及客户服务等领域有着广泛的应用。
  • 中文
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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
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    《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。
  • 汉语
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    《汉语情感词汇表》是一部全面收录和分类了与人类情绪相关的汉语词汇的工具书,为研究语言情感表达提供了宝贵的资源。 《中文情感极性词典》是进行中文情感分析的重要资源之一,包含了11086个词语,并细分为积极属性词汇(2810个)与消极属性词汇(8276个)。该词典在评估文本的情感倾向方面具有重要作用,在自然语言处理领域中有着广泛的应用场景,如情感分析、情绪识别和社交媒体监控等。 情感分析作为NLP的一个重要分支,主要任务是确定文本的情感色彩。通过判断一段文字的正面性或负面性来实现对整个文档或段落的理解。中文情感极性词典为这一过程提供了基础支持,因为它包含了词汇的情绪标签,使得算法能够依据这些预定义的标签进行精准的情感分析。 积极属性词汇通常涵盖满意、快乐和爱等正向情绪相关的词语;消极属性词汇则包括不满、悲伤与绝望等负向情绪相关的内容。通过分类这些情感关键字,可以帮助算法快速识别文本中的核心情感信息,并据此判断整体情感倾向。 617613.rar可能是包含《中文情感极性词典》的数据文件,通常会以结构化的格式(如CSV或JSON)存储词语及其对应的情感标签。而README-datatang.txt文档则提供了关于数据集的详细说明和使用指南;url.txt可能包含了获取更多相关信息或者原始数据的链接。 在应用《中文情感极性词典》时,首先需要解压617613.rar文件,并通过阅读README-datatang.txt来了解具体的数据结构及注意事项。接着将该词库集成到相应的情感分析模型中,在匹配词语及其情绪标签的基础上计算文本的整体情感得分。实际操作过程中可能还需结合上下文信息和词性标注技术,以提高分析结果的准确性和鲁棒性。 《中文情感极性词典》为理解和解析大量的中文文本提供了重要的参考依据,并在开发及优化情感分析系统方面发挥着关键作用。通过合理利用这一资源,可以更有效地获取并解读其中的情感信息,从而服务于商业决策和社会科学研究等领域的需求。