利用n_gram进行情感分析

原创 已于 2023-12-14 11:45:16 修改 · 507 阅读 · 9 ·
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#人工智能

于 2023-12-14 11:37:08 首次发布
本文介绍了如何通过使用tf-idf进行文本特征提取，然后结合支持向量机（SVM）进行情感分析的关键步骤，链接了相关优快云博客提供详细教程。
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Ngram模型在情感分析中的应用：识别文本中的情感和语气
AI天才研究院
07-26 1362
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 随着社会经济的快速发展、信息化的推广和人们对生活品质追求的提高，“客观、真实、及时的”是人们极具追求的品质之一。然而，由于客观、真实、及时反映出的个人信息在社会上流动的速度很快，如何准确快速地判断出不同人的态度并给出相应的建议是至关重要的。基于这一需求，许多人开始
基于词级N-gram的词袋模型对Twitter数据进行情感分析
走向CTO的路上...
10-07 769
词级N-gram的词袋(Bag of Words, BoW)模型是一种基础的文本处理方法。通过将文本转化为特征向量，可以应用于机器学习算法中。对于Twitter上的文本情感分析，该方法可以帮助我们自动判断推文是表达正面、负面还是中立的情感。基于词级N-gram的词袋模型是简单而有效的情感分析工具，但可能会忽略复杂的语言结构和语义信息。因此，在某些情况下，其效果不如深度学习模型。
RNN，LSTM用于情感分类问题
qq_40438165的博客
11-21 3946
1、词袋定义和keras自带分词和编码工具 词袋定义 n-gram: 是从一个句子中提取的 N 个（或更少）连续单词的集合 “The cat sat on the mat.”分解为2-gram： {"The", "The cat", "cat", "cat sat", "sat", "sat on", "on", &quo
文本情感分类
Nicholas_Liu2017的博客
06-26 8232
电影文本情感分类 Github地址 Kaggle地址 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类，主要分为正面评论和负面评论，所以是一个二分类问题，二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯、逻辑回归等，这里挑战之一是文本内容的向量化，因此，我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法，然后尝试word2vec。 # -*- coding: UTF-8 -*- import pa
利用机器学习进行情感分析
AIHUBEI的博客
05-10 7347
利用机器学习进行情感分析 1.导入电影评论数据集 此电影评论数据集包含有50000条评论信息，其中已经标记评论信息在6颗星以上的为positive， 评论信息在5颗星以下的为negative. 原始数据下载地址在这里。 import pandas as pd df = pd.read_csv('movie_data.csv', encoding='utf-8') df.head(3) review sentiment
利用keras进行情感分析（一）
人生百态361
09-25 624
textRNN # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/7/4 9:56 # @Author : hejipei # @File : keras_sentiment_TextRNN.py """ """ from keras import Input, Model from keras.layers import Embedding, Den...
rostcm6情感分析案例分析_电影评价情感分析
weixin_39984578的博客
11-14 3276
前言本模块将使用IMDB情绪分析数据集，数据集包含100,000条正面和负面的多段电影评论。利用NLP技术来预测电影评论是正向情绪还是负面情绪。什么是NLP？NLP(自然语言处理)是一种用于解决文本问题的技术。本模块将会用word2vec进行加载和清理IMDB电影评论，用模型预测是赞成还是反对。模块分为三部分：基本自然语言处理：Bag of Words面向初学者，介绍了基本自然语言处理...
使用CNN进行情感分析（Sentiment Analysis）
热门推荐
u010960155的博客
01-23 1万+
一、情感分析 情感分析是自然语言处理中很常见的任务，它的目的是识别出一段文本潜在的情感，是表扬还是批评，是支持还是反对。比如我们可以使用情感分析去分析社媒的评论，从而得到网友对某件事的看法，进一步分析可以得到舆论的趋势。大家都知道特朗普非常喜欢发Twitter，我们可以对推友们评论进行分析，看看他们是在骂特朗普还是在支持特朗普，然后把所有的评论汇总起来就能得到一个大概的特朗普是否能够连任的趋势了...
如何使用ChatGPT进行情感分析
AI架构师小马
02-22 1758
ChatGPT是一个基于人工智能的聊天bot，由OpenAI（开放人工智能集体）开发。它利用深度学习技术来理解和生成自然语言。ChatGPT已被广泛应用于各种场合，如客户服务、教育和娱乐等。情感分析（Sentiment Analysis）是指通过自然语言处理技术，从文本中提取情感色彩，以评估作者对某事或某人的情感倾向。情感分析常用于市场研究、反馈分析和社交媒体监测等领域。更准确的情感分析：通过使用更多特征和更复杂的模型，可以提高情感分析的准确性。多模态情感分析：除了文本，音频和视频也可以用于情感分析。
nlp数据包 用于分词，n-gram模型，情感分析等
12-24
在IT领域，自然语言处理（NLP）是一个关键的研究方向，它涵盖了文本分析、机器学习...用户可以通过这些数据进行模型训练，提升分词、n-gram建模、命名实体识别和情感分析的能力，进一步推动自然语言处理技术的发展。
利用N-gram模型提升文本的情感分析准确性
# 1. 引言 1.1 研究背景 文本情感分析作为自然语言处理领域的重要研究方向，近年来受到了广泛关注。随着社交媒体和电子商务等平台的普及，大量用户生成的文本...本文旨在探讨N-gram模型在文本情感分析中的应用效果，
33、混沌加密与隐写术结合及N - gram技术的情感分析
s4t5u6v的博客
06-10 44
本文探讨了混沌加密与隐写术结合以及N-gram技术在情感分析中的应用。首先，混沌加密通过神经网络和非线性映射提供快速且安全的信息保护，结合隐写术将加密数据嵌入图像中，利用双重安全机制提高信息保密性。实验结果表明，该方法在不同大小的图像中均实现了较高的PSNR值，增强了隐写图像的不可察觉性。其次，文章分析了N-gram技术在Twitter情感分析中的应用，结合对数函数和特征提取方法提升分类准确性，展示了其在社交媒体数据分析中的潜力。最后，文章总结了两种技术的优势与挑战，并展望了未来的研究方向。
利用词级n-gram词袋模型对Twitter数据情感分析
资源摘要信息:"本篇文档主要探讨了如何利用词级n-gram技术结合词袋模型对Twitter平台上的文本数据进行情感分析。情感分析，亦称为意见挖掘，是一种自然语言处理（NLP）技术，旨在识别、提取、量化以及研究文本中的...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 212
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 332
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 539
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 195
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1758
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 483
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
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