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CS291K：利用CNN和LSTM神经网络组合模型进行Twitter数据的情感分析

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简介：
本课程项目运用卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合的方法，深入挖掘并分析Twitter上的用户情绪，通过先进算法捕捉语言背后的情感动态。 该项目旨在扩展我们之前使用简单的前馈神经网络进行情绪分析的工作，并尝试利用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型来对Twitter数据进行情感分析。 安装依赖关系，请运行命令： ``` sudo -H pip install -r requirements.txt ``` 执行代码时，首先在`train.py`文件中更改变量MODEL_TO_RUN为0或1。选择如下选项之一： - 0：使用CNN-LSTM模型。 - 1：使用LSTM-CNN模型。 此外，可以根据需要调整其他参数（如batch大小等）。

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  • CS291K：利用CNN和LSTM神经网络组合模型进行Twitter数据的情感分析
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    本课程项目运用卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合的方法，深入挖掘并分析Twitter上的用户情绪，通过先进算法捕捉语言背后的情感动态。 该项目旨在扩展我们之前使用简单的前馈神经网络进行情绪分析的工作，并尝试利用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型来对Twitter数据进行情感分析。 安装依赖关系，请运行命令： ``` sudo -H pip install -r requirements.txt ``` 执行代码时，首先在`train.py`文件中更改变量MODEL_TO_RUN为0或1。选择如下选项之一： - 0：使用CNN-LSTM模型。 - 1：使用LSTM-CNN模型。 此外，可以根据需要调整其他参数（如batch大小等）。
     
  • Twitter情感分析：基于神经网络的情感分析
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    本研究探讨了使用神经网络技术进行Twitter数据的情感分析方法，旨在提高情感识别的准确性和效率。 两个不具备机器学习知识的人开始尝试创建一个神经网络来进行Twitter情绪分析。 使用方法如下： 1. 将情感分析数据集提取到“full_data”（或任何您想要的文件夹）中。 2. 运行命令`python3 split_data.py full_data 1000`，这将随机选取1000条负面推文和1000条正面推文作为训练数据。 3. 执行`python3 ffn_twitter.py`。目前需要对文件名进行硬编码处理。
     
  • Twitter情感分析：运用Naive Bayes、SVM、CNN和LSTM等方法分析推文情绪
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    本研究探讨了使用Naive Bayes、支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）及长短期记忆网络（LSTM）来识别与分类Twitter上的情感表达，为社交媒体情绪分析提供新视角。 推文情感分析 更新（2018年9月21日）：我没有积极维护该存储库。这项工作是针对课程项目完成的，由于我不拥有版权，因此无法发布数据集。但是，可以轻松修改此存储库中的所有内容以与其他数据集一起使用。 建议阅读文档中的相关内容。 我们使用和比较各种不同的方法来对推文（二进制分类问题）进行情感分析。训练数据集应该是tweet_id,sentiment,tweet类型的csv文件，其中tweet_id是标识该tweet的唯一整数，sentiment是1 （正）或0 （负）， tweet是括在的推文文本。类似地，测试数据集是tweet_id,tweet类型的csv文件。请注意，不需要包含csv标头。 该项目有一些一般的库需求和个别方法的需求： - 通用库：numpy, scikit-learn, scipy, nltk - 特定于某些方法的库（例如Logistic回归、MLP、RNN（LSTM）以及CNN等）需要带TensorFlow后端的keras。
     
  • 利用循环神经网络(RNN)进行影评情感分类
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    twitter_sentiment_bert_scikit项目利用Bert模型对Twitter上的美国航空公司相关推文进行情感分析，通过Scikit-learn框架实现，旨在评估公众情绪。 使用Twitter美国航空数据集进行情感分析（基于Bert句子编码作为特征），通过SVM、XGBoost以及RandomForest等多种分类算法进行了交叉验证。该项目在Python 3环境中运行，建议采用Anaconda 3安装所需软件包，当然也可以选择pip方式进行安装。相关环境配置的命令如下：`conda create -n tweet_sentiment -c anaconda python=3.7 numpy scikit-learn xgboost pandas tensorflow`
     
  • 关于CNN、RNN和LSTM神经网络模型的汇报PPT
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    本PPT深入探讨了CNN、RNN及LSTM三种重要的人工智能神经网络模型，分析其原理与应用，并比较各自的优缺点。 该PPT是我对神经网络学习的一部分汇报内容，还有很多不完善的地方，仅供学习参考。具体内容可以参阅我的博客文章。
     
  • 情感分析中的Word2Vec-LSTM模型：Word2Vec与LSTM的结合应用于情感分析
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    本研究探讨了将Word2Vec词嵌入技术与长短期记忆网络(LSTM)相结合，在文本数据的情感分析中应用，旨在提升情感分类的准确性。 情感分析word2vec-LSTM 使用PyTorch对流行电影评论数据集进行情感分析，结合了word2vec和LSTM技术。由于当前模型的损失较大，我计划更新代码仓库以改进性能。此外，现有数据集中存在较多混乱情况，在有足够时间的情况下我会进一步优化处理这些数据的问题。所使用的数据集包含约160万条Twitter评论。
     
  • 基于BERT、CNN和LSTM的联合神经网络用于三元组抽取
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    本研究提出了一种结合BERT、CNN及LSTM的混合模型，专为提升三元组信息抽取效率与精度设计，适用于复杂文本数据处理。 1. 自己添加训练数据，数据格式按照训练测试文件中的格式即可，并自行添加关系信息。 2. 按照文件中列出的项目依赖直接安装环境即可。 3. 启动train.py进行训练。 4. 代码无需更改，由于模型过大，请自行进行训练。