Advertisement

积极词汇（情感分析）.csv

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
积极词汇（情感分析）.csv包含了用于情感分析的正面词语列表及其相关属性，适用于文本挖掘、自然语言处理等领域，助力于识别和量化文本中的积极情绪。 这里有大约2万个中文正面词汇，负面词汇我会在另一份资源中上传。（因为似乎不能同时上传两份文件）。这里包含约2万个中文正面词汇，负面词汇会在另外的资料中提供。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 积极词汇（情感分析）.csv
    优质
    积极词汇（情感分析）.csv包含了用于情感分析的正面词语列表及其相关属性，适用于文本挖掘、自然语言处理等领域，助力于识别和量化文本中的积极情绪。 这里有大约2万个中文正面词汇，负面词汇我会在另一份资源中上传。（因为似乎不能同时上传两份文件）。这里包含约2万个中文正面词汇，负面词汇会在另外的资料中提供。
     
  • 情感词汇库分析
    优质
    本项目聚焦于构建和分析大规模的情感词汇库，旨在深入理解文本中的情感倾向与强度，为自然语言处理提供有力支持。 我收集了七个来源的情感词典，其中包括知网hownet情感词典和台湾大学中文情感词典等。
     
  • 中文情感分析——情感词汇库
    优质
    《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。
     
  • 情感分析词汇库.zip
    优质
    情感分析词汇库包含大量用于自动化检测与分类文本中情绪色彩的关键字和短语，涵盖正面、负面及中立等多种情感倾向，适用于社交媒体监控、市场调研等场景。 ZIP包内包含了情感分析所需的程度级别词语、积极词库、消极词库以及否定词列表，这些内容总结了知网和大连理工等多个权威词库的精华，非常实用有效。
     
  • 情感分类中的负面词汇（CSV格式）
    优质
    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。
     
  • 情感词汇项目分析.zip
    优质
    《情感词汇项目分析》是对一系列用于表达和理解人类情绪的词汇进行深入研究与分类的报告。该文档探讨了不同文化背景下情感词汇的应用及其对心理学和社会学的影响。 《情感词项目分析》 该项目主要涉及自然语言处理（NLP）中的一个重要应用——情感分析。该技术旨在理解、识别并提取文本中的主观信息，特别是情绪色彩，常用在社交媒体监控、市场研究及产品评价等领域。在这个项目中，开发者使用了机器学习算法来实现这一目标，并采用Python作为编程语言。 `deom.py` 文件可能是项目的演示代码，它可能包含了情感分析的基本流程：数据预处理、特征提取、模型训练和预测等环节。Python在数据科学与机器学习领域有着广泛应用，其丰富的库如Scikit-learn、NLTK及TextBlob提供了强大的工具来执行情感分析任务。此文件的代码展示了如何利用这些库构建情感分析模型。 `测试文章.txt` 文件包含待分析的文本数据，可能来自社交媒体、评论或新闻等渠道。在进行情感分析时，数据的质量与多样性对模型性能有重要影响。通常需要先对文本数据进行预处理，包括去除停用词和标点符号、执行词干化或词形还原，并可能涉及词性标注及命名实体识别。 `否定词.txt` 文件列出了可能改变句子情感极性的词汇，例如“不”、“无”等。在分析过程中正确识别这些词汇对于准确判断语句的情感倾向至关重要，因为它们可以反转一个词语或短语的情绪色彩。 `情感词汇本体.xlsx` 文件可能是情感词典，包含了具有正面或负面情绪色彩的词汇及其对应极性标签。这种资源对构建情感分析模型特别重要，因为它提供了预定义的情感标记，帮助识别并量化文本中的情感强度。大连理工大学可能为此项目提供了一个特定领域的词汇库。 `程度副词.xlsx` 文件则包含增强或减弱词语情感强度的程度副词，例如“非常”、“稍微”。在进行情感分析时考虑这些因素有助于更准确地评估情绪的力度。 `.idea` 文件夹通常与开发环境相关联，如PyCharm，用于存储项目的配置和设置信息。对于项目本身而言并不重要，但对于开发者来说可以恢复或管理其工作环境很有帮助。 这个情感词项目涵盖了从数据准备到模型训练再到实际应用的情感分析全过程的构建、文本处理及特定元素识别等环节。通过研究这些文件内容，我们可以深入了解情感分析的所有步骤，并为那些想要学习或者提高相关技能的人提供一个宝贵的资源。
     
  • 《知网》情感分析词汇集（Beta版）
    优质
    《知网》情感分析词汇集（Beta版）是由知网研发的情感计算工具包中的核心资源之一，提供了一系列带有情感色彩标签的词语集合。该词汇集旨在帮助用户更准确地进行文本情感倾向性分析和研究。 知网情感分析用词语集（beta版）
     
  • 中文情感分析词汇表-chinese_sentiment_dictionary-master.zip
    优质
    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。
     
  • 情感极性词典
    优质
    《情感极性词典》是一部收录了大量具有明确积极或消极情感倾向词汇的工具书，广泛应用于自然语言处理、文本分析及情感计算等领域。 情感词典包含正面情绪词汇、负面情绪词汇、否定词以及程度副词等元素。这些组成部分帮助分析文本中的情感倾向。通过使用这类工具，可以更准确地识别出表达积极或消极情绪的词语，并且能够理解句子中是否含有表示否定意义或者强调语气强度的关键字汇。