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使用hownet、ntusd和Python的情感分析代码，包含三个资源的分享

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简介：
本项目利用Hownet词典、NTUSD情感词库及Python语言进行中文文本情感分析，并开放源码与数据集下载。 使用hownet+ntusd+python进行情感分析的代码已经准备好，并附有详细注释以便于理解。这份资源包括两份词典（与网上可下载的词典相同）以及一份经过充分解释的情感分析代码，只需调整文件路径名称即可直接运行。

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  • 使用hownet、ntusd和Python的情感分析代码，包含三个资源的分享
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    本项目利用Hownet词典、NTUSD情感词库及Python语言进行中文文本情感分析，并开放源码与数据集下载。 使用hownet+ntusd+python进行情感分析的代码已经准备好，并附有详细注释以便于理解。这份资源包括两份词典（与网上可下载的词典相同）以及一份经过充分解释的情感分析代码，只需调整文件路径名称即可直接运行。
     
  • 使用 DeepSeek 进行情感分析的 Python 代码
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    本段Python代码利用DeepSeek库进行情感分析，能够准确识别和分类文本中的积极、消极或中立情绪，适用于社交媒体监控、市场调研等多种场景。 代码解释与使用说明： 依赖安装：在运行代码之前，请确保已经安装了 transformers 和 torch 库。可以通过执行命令 `pip install transformers torch` 来完成安装。 模型加载：利用 AutoTokenizer 和 AutoModelForSequenceClassification 从预训练的模型库中获取 DeepSeek 的分词器和情感分析模型。 文本准备：将需要进行情感分析的文本赋值给变量 text。 输入处理：使用分词器对文本进行分词，并将其转换为适合模型使用的张量格式。 模型预测：在 torch.no_grad() 上下文管理器中调用模型以执行预测操作，这样可以避免计算梯度，从而提高运行效率。 结果解析：从模型输出的 logits 中找到得分最高的类别 ID，并通过情感标签映射字典 sentiment_labels 获取最终的情感分析结论。 输出结果：打印原始文本及其对应的情感分析结果。
     
  • 基础情感词汇表（NTUSD/HowNet/Tsinghua等）
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    本资源库提供了多种中文语料库和词典中提取的基础情感词汇列表，包括但不限于NTUSD、HowNet以及清华大学相关研究项目的数据。这些词汇被广泛应用于自然语言处理任务中的情感分析领域。 情感词典最全版包括褒贬词汇及其近义词、否定词表、汉语情感词汇极值表、清华大学李军中文褒贬义词典、各类分类的情感词库以及知网Hownet情感词典等资源，其中还有台湾大学NTUSD简体中文情感词典。
     
  • Python情感分析的代码
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    这段代码用于进行Python情感分析，能够帮助用户对文本数据的情感倾向（正面、负面或中立）进行自动化评估。适合数据分析和自然语言处理项目使用。 Python情感分析代码及源码数据源齐全且功能全面，可供下载参考。
     
  • 涵盖三个著名情感词典：知网Hownet、NTUSD和清华褒贬义词典
    优质
    本资源汇集了知网Hownet、NTUSD与清华褒贬义三大权威情感词汇表，为自然语言处理中的情感分析提供全面的数据支持。 这段文字提到了三个知名的情感词典：知网Hownet、台湾大学NTUSD以及清华褒贬义词典，并且还涉及了其他一些资源，如褒贬词及其近义词、否定词典汉语情感词极值表、情感词汇本体等。
     
  • Python情感分析实例（含数据和源码）.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python进行情感分析的具体案例，包括所需的数据集及完整的代码实现。适合初学者学习与实践自然语言处理中的情感分析技术。 基于Python的情感分析，包含案例分析以及完整Python脚本源码及所用数据。
     
  • 包含情感分析的股价预测源码
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    本项目提供了一种结合情感分析技术进行股价预测的Python源代码。通过抓取社交媒体数据，运用自然语言处理技术评估市场情绪，进而优化股票交易策略。 基于情绪分析的股价预测-项目状态：[有效] 项目介绍/目标： 该项目旨在利用当天市场的情绪及LSTM（长短期记忆网络）预测来有效地预测股票价格。具体来说，某一天市场的整体情绪是根据与特定公司相关的Twitter评论计算得出的，这些公司在本研究中包括Facebook、Apple、Amazon、Netflix、Google和Tesla等。 项目的主要目标在于验证通过社交媒体上的情绪分析能否解释ARMIA（自回归移动平均模型）预测结果与实际股价之间的差异。这种方法可以提供一个更全面的理解市场动态对股票价格的影响方式，并为投资者提供额外的决策依据。 使用方法： 本研究将采用机器学习、数据可视化和预测建模技术，主要工具包括Python及其相关的库如Pandas, Jupyter Notebook, NumPy, TensorFlow, SpaCy 和 scikit-learn（sklearn）等。这些技术和工具的选择是为了能够高效地处理大量文本与时间序列数据，并从中提取有价值的见解。 项目描述： 在我们的研究中，我们证明了ARMIA模型对于FAANG公司股票价格的预测结果存在偏差，这种差异可能由每天收集到的情绪分析数据来解释。通过结合LSTM网络和情绪分析技术，我们可以更准确地捕捉市场动态的变化趋势及其对股价的影响，并进一步验证这些发现的有效性。
     
  • Python代码分享：文字识别与情感分析系统
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    本项目提供一个基于Python的文字识别与情感分析系统，能够自动识别文本内容并进行情绪分类，适用于数据分析和自动化处理场景。 本资源提供了一个基于Python的文字识别与情感分析系统，旨在为用户提供一套高效、完整的文本处理解决方案。该系统融合了文字识别技术和先进的情感分析算法，能够自动从图片中提取出文本信息，并对其进行深入的情感分析，帮助用户更好地理解内容并做出决策。 **功能特点：** 1. **文字识别：** 系统采用先进的OCR（光学字符识别）技术，准确地将图片中的文字转换为可编辑的文本格式。无论是扫描文档、手写笔记还是嵌入在图片内的文字信息，系统都能轻松处理。 2. **情感分析：** 内置的情感分析算法能够对提取出的文字进行情绪倾向判断。通过自然语言处理和机器学习技术，该系统可以详细解析词汇、语法以及上下文环境来准确评估文本所表达的情绪是积极的、消极的还是中性的。 3. **高效稳定：** 系统利用Python编程语言构建而成，具有代码简洁易维护的优点，并且经过优化确保在保证准确性的同时提供快速稳定的运行服务。 4. **易于扩展：** 采用模块化设计原则使得用户可以根据需求灵活添加或删除功能组件。此外系统还提供了丰富的API接口以方便与其他应用进行集成。
     
  • 汉语大词库（HOWNET）的情感分析字典
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    《汉语大词库》情感分析字典是基于HOWNET语义网络构建的一个专门用于分析和评估中文文本情感倾向的资源库。 知网情感词典（HOWNET）是一个包含大量词汇及其语义关系的数据库，主要用于自然语言处理中的情感分析、词语相似度计算等领域。它通过描述每个词条与其他词条之间的语义联系来体现汉语词汇的意义特点及分布规律，并提供了一套较为全面的情感极性标注体系，便于研究人员进行深入的语言学研究和应用开发工作。
     
  • 关于三种情感词典(Hownet, NTUSD, 中文褒贬义词典)的探讨
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    本文章对Hownet、NTUSD及中文褒贬义词典这三种情感词典进行了深入分析和比较，旨在为自然语言处理中的情感分析提供参考。 三个情感词典包括知网Hownet、台湾大学NTUSD以及清华大学李军的中文褒贬义词典，还有一些其他的词典和其他分类。