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cnsenti,一个中文情感分析库,能够对文本执行情绪分析,并区分正面和负面情感。

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简介:
一、cnsenti中文情感分析库(Chinese Sentiment)具备强大的功能,能够对文本内容进行情绪识别,并分别进行正面和负面情感的评估。该库的网址为:https://github.com/thunderhit/cnsenti 和 https://pypi.org/project/cnsenti。其情感分析特性默认采用知网Hownet的情感分析模型,并且能够灵活地导入用户自定义的文本情感词典(包括积极词典和消极词典)。此外,它还利用大连理工大学的情感本体库进行情绪分析,从而能够精确计算文本中七大情绪词汇的分布情况。请注意,在代码中使用的该情感本体库是由大连理工大学信息检索研究室独立整理和标注完成的,并可供国内外大学、科研院所以及个人用于学术研究目的。若任何单位或个人计划将其应用于商业用途,务必通过邮件至 进行协商。在使用过程中,如果发现资源存在任何错误或不妥之处,欢迎用户积极反馈意见并发送至邮箱 ,以便我们能够迅速进行改进和完善。

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客服
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  • CNSenti——支持
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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。
  • CNSenti-Master_大连理工大学_识别_
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    CNSenti-Master是由大连理工大学开发的一款先进的中文情感分析工具,能够精准地进行文本的情感倾向性判断和正面负面情绪分类。 中文情感分析库可以对文本进行情绪分析及正负情感评估。在代码中的情绪分析部分使用了大连理工大学的情感本体库,请注意以下许可协议: 1. 该情感词汇本体由大连理工大学信息检索研究室独立完成,可供国内外大学、科研院所和个人用于学术研究目的。 2. 如需将其用于商业用途,请联系相关方面进行协商。 3. 若在使用过程中发现资源中的错误或不妥之处,欢迎反馈宝贵意见,我们将尽快予以解决。 4. 使用该资源发表论文或取得科研成果时,在文中声明“使用了大连理工大学信息检索研究室的情感词汇本体”。参考文献中应加入引文:“徐琳宏林鸿飞潘宇等.情感词汇本体的构造[J]. 情报学报2008 27(2): 180-185.” 5. 所有通过非正式渠道获得该资源的用户也需遵守此许可协议。大连理工大学信息检索研究室保留最终解释权和修改权。
  • 优质
    情绪分析,又称为情感分析,是利用自然语言处理、文本分析和语义感知技术来识别与提取主观信息的过程,旨在理解和归纳人类情绪。 情绪分析是指从文本语料库中确定对任何主题或产品的情绪是正面的、负面的还是中立的过程。该分析的主要目的是构建一个模型来预测用户给出评论的态度是肯定还是否定。 为了实现这一目标,我们将使用“餐厅评论”数据集进行处理,并将其加载到高斯朴素贝叶斯算法中。具体步骤如下: 1. 导入数据集:利用pandas库导入名为Restaurant_Reviews.tsv的文件,该文件包含来自一个餐厅的1000条评论。 2. 数据预处理:对每条评论执行一系列清理操作以删除所有模糊信息。 3. 特征提取和矢量化:从已经清洗过的文本中抽取潜在特征,并将其转换为数字格式。此步骤使用矢量化技术,将原始评论转化为便于算法分析的矩阵形式。 接下来,我们将利用上述准备好的数据集进行模型训练与分类工作。
  • ——词汇
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    《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。
  • NLP
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    这款情感分析包利用先进的自然语言处理技术,精准解析文本中的正面、负面或中立情绪,适用于市场调研、社交媒体监控和客户反馈分析等场景。 Aspect-Based Sentiment Analysis involves classifying the sentiment of lengthy texts for various aspects. The main goal is to develop a contemporary NLP tool that provides explanations for model predictions, aiding in understanding prediction reliability. This package is designed to be standalone and scalable, allowing users to freely customize it according to their requirements. We summarize the key points discussed in the article:
  • 优质
    情感分析文本是一种利用自然语言处理和机器学习技术来识别和提取文本中表达的情绪态度的方法,广泛应用于社交媒体监测、市场调研等领域。 使用Python实现了对淘宝商品评价及新闻评论的情感倾向分析。模型采用了RNN和CNN。
  • :基于LSTM的识别
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    本研究探讨了利用长短期记忆网络(LSTM)模型对中文文本进行情感分析的有效性,专注于提高对复杂情绪表达的理解和分类精度。 字节跳动广告系统下的穿山甲平台正在大量招聘人才。 基于LSTM的中文情绪识别项目使用了Keras深度学习库来搭建LSTM网络,并对数据集进行六类情绪(其他、喜好、悲伤、厌恶、愤怒和高兴)的分类。数据集包含4万多条句子,来源于NLPCC Emotion Classification Challenge的数据以及微博筛选后的人工标注数据。 项目的结构如下: - data - train.json:原始训练数据文件 - stopWords.txt 项目由清华大学计算机系黄民烈副教授提供支持。
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    中文情感分析是指利用自然语言处理和机器学习技术对中文文本中的主观信息进行提取和统计,以判断作者的态度、观点与情绪倾向的技术方法。 chinese_sentiment是一个中文情绪分析工具,使用jieba进行分词,并采用Naive Bayes分类器来实现正负情绪的分类。该工具有支持用户自定义字典的功能。 安装方法: 1. 克隆代码库:`git clone https://github.com/sweslo17/chinese_sentiment.git` 2. 安装依赖项:`pip install -r requirements.txt` 使用说明: 训练阶段,将正向和负向的训练数据放在data文件夹中。 - 进入examples目录 - 使用命令 `python training_example.py` 开始训练 测试阶段: - 在examples目录下运行 `python testing_example.py` - 测试结果将以 `{pos:value, neg:value}` 的形式返回。
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    情绪分析文本是一种利用自然语言处理技术来识别和提取文本中表达的情绪状态的方法。它能帮助理解人们的情感倾向,并在社交媒体监控、市场调研等领域发挥重要作用。 文本情绪分析是自然语言处理(NLP)领域的一个重要研究方向,旨在通过计算机算法识别并理解人类在书面或口头交流中的情感色彩。这项技术被广泛应用于社交媒体监控、客户满意度评估及市场趋势分析等领域,帮助企业与研究人员快速掌握公众的情绪状态,并据此制定相应的策略。 进行文本情绪分析时通常会涉及以下几个关键知识点: 1. **情感词汇库**:这是开展情绪分析的基础工具之一,包含了带有特定情感色彩的词语和短语。例如哈工大的SentiWordNet、AFINN等,这些数据库为每个词条赋予了相应的情感分数,便于计算文本的整体情感倾向。 2. **情感极性**:通常将情感分为正面、负面及中立三个类别,并通过统计分析文本中的相关词汇来确定整体情绪的偏向。 3. **规则匹配**:基于预定义的关键字或短语识别特定类型的情绪表达。例如,“高兴”、“悲伤”等明确表示情绪状态的词语可以直接用于判断文本的情感倾向。 4. **机器学习方法**:利用监督式和非监督式的算法训练模型,如朴素贝叶斯分类器、支持向量机及深度学习架构(LSTM、Transformer),通过大量标记的数据集进行训练后可以准确预测新文本的情绪状态。 5. **深度学习模型**:近年来,基于神经网络的预训练语言模型在情感分析任务中表现出色。例如BERT和RoBERTa等技术能够捕捉到上下文信息,从而提高情绪识别精度。 6. **多模态情感分析**:结合文字、图像及音频等多种形式的信息进行综合的情绪评估。这种方法可以帮助更全面地理解文本背后的情感含义。 7. **领域适应性**:针对特定行业(如医疗保健和金融)的特殊需求定制化训练模型,从而提高在这些领域的准确率。 8. **情感强度分析**:除了确定情绪性质外,还考虑量化描述不同级别的积极或消极程度。例如,“非常开心”、“有点难过”。 9. **句法与语义解析技术**:通过词性标注、依存关系等手段深入理解句子结构,有助于更准确地识别复杂的情感表达。 10. **挑战及未来趋势**:情感分析领域面临的难题包括上下文感知能力不足、讽刺和隐喻的辨识难度以及多语言支持等问题。随着技术的进步,预计会出现更加精细的情绪分类方法,并在跨文化和跨国界的应用中展现出更强的能力。 使用EmotionCalculator这类程序或工具可以实现上述一种或者多种情绪分析策略,用户只需输入文本即可获得对应的情感极性、强度等信息。通过这些高效的解决方案,我们可以快速且准确地进行大规模的文本情感研究和应用实践。
  • 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。