中文舆情分析【实体级】+否定词模型

最新推荐文章于 2025-11-17 09:41:29 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Yellow_python/article/details/101079649
本文探讨了中文舆情分析中的实体级情感分析，重点在于如何处理否定语境。介绍了计分方式和应用场景，并阐述了在机器学习和深度学习模型中处理否定词的挑战。提供了一些手写规则和特殊案例的分析，如双重否定、不确定性和反义疑问句等。

舆情分析，又称情感分析，本质是文本二分类，特殊在于存在否定语境
实体级是指：先从每篇文章抽取多个实体，再对各个实体进行情感二分类

文章目录

计分方式 and 应用场景

  • 组合观点
    情 感 分 = 主 体 ∗ ∑ i = 1 n ( 观 点 i ∗ ∏ j = 1 n 程 度 j ∗ ( − 1 ) 否 定 数 ) 情感分 = 主体 * \sum_{i=1}^{n} {(观点_i * \prod_{j=1}^{n}程度_j * (-1)^{否定数})} 情感分=

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用TextBlob进行中文情感分析
AI天才研究院
09-15 4143
在对文本数据进行分析时，我们需要对语言、语法、结构、以及意义等进行抽象理解。然而，对于中文来说，由于其复杂的文法规则，构建一个完备的语言模型会是一个具有挑战性的任务。而机器学习领域中的文本分类、序列标注方法也仅仅局限于英文文本，中文文本的分析更加困难。为了解决这个问题，我们可以使用强大的文本处理库TextBlob，它可以帮助我们处理中文文本。特别地，TextBlob提供了一种基于规则的分词器（即按照固定模式切分文本）和命名实体识别功能，能极大地提升中文文本的处理效率。同时，TextBlob。
舆情监测系统：技术架构与核心算法解析
weixin_64776994的博客
09-18 1075
海量互联网数据中精准捕捉价值信息，现代舆情监测系统依靠的是怎样一套复杂而精密的技术体系？在信息爆炸的时代，互联网每天产生数以亿计的数据内容。舆情监测系统作为企业和政府的"数字耳目"，必须能够从这片数据的海洋中精准捕捉、智能分析并及时预警关键信息。这背后是一套融合了大数据处理、自然语言处理和机器学习等多种技术的复杂系统。本文将深入探讨舆情监测系统的技术架构、核心算法与实现原理。
中文情感分析
深圳湾刘能的博客
09-19 6413
情感分析在NLP领域中是应用很广泛的技术，一般用深度学习来解决这一类的问题。其实我的理解就是情感分析就是一个分类问题。这里我爬取了京东小米9的用户评论，正面和负面的评价各1000条，爬虫和整体的代码我放在了 GitHub 。然后我把预训练的词向量文件放在了 百度网盘，提取码：rxci。 我们一起来看看数据长得啥样，首先是小米9正面的评价： 然后是小米9负面的评价： 从这些数据印证了一句话，幸福...
【免费下载】 探秘CNSenti：一款强大的中文情感分析工具
最新发布
gitblog_00074的博客
11-17 2037
在大数据时代，文本情感分析成为理解和解读公众情绪的重要手段。是一款专为中文文本设计的情感分析库，它基于深度学习模型，旨在帮助开发者和研究者更准确地分析中文文本中的情感倾向。 ## 项目简介 CNSenti是HiDaDeng开发的一个Python开源项目，它的核心功能是对中文文本进行极性（正面、负面或中性）判断。通过利用预训练的BERT模型，CNSenti能够在大规模数据集上实现高效且精确的情感
Java实现中文情感分析全流程（附GitHub开源代码）
LiteCompile的博客
10-22 442
掌握Java实现中文情感分析的完整流程，解决文本情绪识别难题。结合自然语言处理实践，采用分词、特征提取与机器学习方法，适用于评论挖掘、舆情监控等场景。代码开源易扩展，值得收藏。
中文同义词，反义词，否定词表
09-06
中文同义词，反义词，否定词表，大家可以下载直接使用
探索《Chinese-ERJ》：一个智能的中文情感分析工具
gitblog_00046的博客
04-23 503
是一个由Ethan Deng开发的开源项目，致力于提供高效的中文情感分析功能。该项目利用深度学习模型，帮助开发者和研究人员理解文本中的情绪倾向，从而进行更精准的数据分析和决策支持。 ## 技术分析 Chinese-ERJ的核心是基于Transformer架构的预训练模型，如BERT或RoBERTa等，这些模型在大规模的中文文本数据上进行了训练，具有强大的语言理解和情感识别能力。项目采用了细粒度...
【亲测免费】 深度解析：Chinese-Sentiment-Analysis - 精准的情感分析工具
gitblog_00032的博客
04-01 1158
深度解析：Chinese-Sentiment-Analysis - 精准的情感分析工具 是一个开源的Python库，专为处理和分析中文文本情感而设计。该项目通过使用深度学习模型，帮助开发者和数据分析师快速、准确地进行中文文本的情绪分析。 项目概述 Chinese-Sentiment-Analysis的核心功能是根据输入的中文句子判断其正面或负面情绪。它利用预训练的深度学习模型，尤其是Transfo...
关于自然语言的实体抽取和舆情分析技术
《云计算架构技术与实践》
06-05 3865
【作者：吴斌，原文创作于2016-08-11，如今仍有较高参考价值，但不排除部分信息需要更新。文中有很多引用，不一一列举出处了。】        关于自然语言的实体提取，在自然语言处理的应用里面，是非常实用的技术。在实际项目中，粗略地讲，我认为有3种情况：1，规则明显，精度要求高，适合用规则模板做，比如：会议航班等日程识别提醒，地址识别。2，规则不明显，但是基本可以找到规律，适合用统计模型（C
44、网页文本挖掘：实体检索与情感分析
solidity8miner的博客
08-24 76
本文探讨了网页文本挖掘中的两大核心技术——实体检索与情感分析。文章介绍了实体检索和情感分析的基本概念、技术方法和应用场景，并通过实际案例说明了它们在企业决策支持、舆情监测和客户服务优化等方面的应用价值。同时，文章分析了当前技术面临的挑战，并展望了未来发展趋势，包括与人工智能的融合、多模态数据处理、个性化服务以及跨领域和跨语言应用。通过本文，读者可以全面了解网页文本挖掘的关键技术及其在实际业务中的作用。
中文情感分析_sentiment_analysis.rar
08-04
中文情感分析_sentiment_analysis,python程序，包含中文酒店用户评论数据。
中文情感分析语料库
08-02
中文情感分析语料库，包含 酒店、服装、水果、平板、洗发水 等 5 个领域的评价数据，每个领域各包含 5000 条正面和负面评价，数据抓取于 携程网 和 京东 ，仅供科研学习之用，欢迎下载使用！
中文情感分析 语料数据
04-28
数据分析
最全中文情感词库
02-02
目前最全的中文情感词典，包括以下内容： 褒贬词及其近义词 ,汉语情感词极值表, 清华大学李军中文褒贬义词典, 情感词典及其分类, 情感词汇本体, 台湾大学NTUSD简体中文情感词典, 知网Hownet情感词典。
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02-27 2121
1.安装nltk    pip install nltk 2.下载文本到本地 ----wordnet汉语开放词网，可从以下网址下载：http://compling.hss.ntu.edu.sg/cow/ ----停用词：参考以下网页，另外加入常用标点符号http://blog.youkuaiyun.com/u010533386/article/details/51458591 3.下载WordNet...
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11-05 2674
情感分析（Sentiment Analysis）第一步，就是确定一个词是积极还是消极，是主观还是客观。这一步主要依靠词典。 英文已经有伟大词典资源：SentiWordNet. 无论积极消极、主观客观，还有词语的情感强度值都一并拿下。 但在中文领域，判断积极和消极已经有不少词典资源，如Hownet，NTUSD但用过这些词典就知道，效果实在是不咋滴（最近还发现了大连理工发布的情感词汇本体库，不过没用过...
python中文情感分析分类和英文情感分析的库和方法汇总
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02-15 6923
在这个代码示例中，我们使用了结巴分词（jieba）对文本进行分词，并读取了情感词典，统计了文本中的情感词数量，最后根据情感词数量的正负判断文本的情感。注意：此代码仅作为示例，在实际应用中可能需要更加复杂和精细的情感分析方法。
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