关于感情

最新推荐文章于 2024-09-19 02:09:43 发布
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分类专栏： 灵魂之言 文章标签： 感情
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只要是需要证明的感情就是一种错误

机器学习即服务：关于情感分析的10个应用场景和4个服务
ASS-ASH的博客
09-08 5060
情感分析是什么? 用户生成内容的爆炸式增长和档案材料的数字化创造了大量的数据集，其中包含了许多人对几乎每一个主题发表的观点。 在某些情况下，该数据的生成是通过用户界面构造的。例如，在电子商务网站上处理客户评论相对容易，因为用户需要在产品评论的文本旁边发布一个简单的评级。 然而，大多数数据都以非结构化形式提供。它没有一个标准的总结说“这个内容表达了一个积极的，消极的，混合的或中立的观点。” 例如，WordPress.com报道说，仅在2018年5月，博客作者们使用他们的平台发表了超过8700万篇文章。
情感极性：关于中文情感分类的知识
lpty的博客
12-06 7591
一、文本分类 1、什么是文本分类？ 文本分类，就是在预定义的分类体系下，根据文本的特征（内容或属性），将给定文本与一个或多个类别相关联的过程。 2、文本分类的具体步骤？ （1）构建分类类别体系 （2）获取带有类别标签的文本 （3）文本的特征选择及权重计算 （4）分类器的选择与训练 （5）文本的分类应用 3、类别体系 一般的文本分类基于文本内容，将文本自动划分为政治、经济、军事、
关于情感分析
去向前方的博客
07-04 1332
前言 选择了nlp作为自己从事的职业，开始继续提升自己的能力，今天看了一个别人总结的情感分析的帖子，特此分享给大家。 目录 文章目录前言目录正文一点历史Supervised LearningUnsupervised Learning有关中文关于未来 正文 最近关于NLP（Natural Language Processing）中情感分析的问题做了一些调研，现在记录一下有关的知识点以便总结和以后复习...
关于情感
ensonslj的专栏
11-05 897
最好的感情，就是找一个能够聊得来的伴。各种的话题，永远说不完；重复的语言，也不觉得厌倦。陪伴，是两情相悦的一种习惯；懂得，是两心互通的一种眷恋。总是觉得相聚的时光太短，原来，走得最快的不是时间，而是两个人在一起时的快乐。幸福，就是有一个读懂你的人；温暖，就是有一个愿意陪伴你的人。 人总有脆弱的时候，并不需要太多的浪漫和语言。累了，有一个拥抱可以依靠；痛了，有一句懂得可以舒缓。即使两两相望
2016年关于情感问题的一点见解-感想篇｜寻找C站宝藏
热门推荐
Jack魏
06-07 4万+
2016年关于情感问题的一点见解-感想篇｜寻找C站宝藏1、什么是喜欢一个人？2、什么是爱一个人？3、追一个人的目的是什么？4、如果有人向你表白你是接受还是拒绝？5、怎么去追一个喜欢的人？ ——— 给若干年后正想读的你 喜欢一个人， 爱一个人， 永远是人类史上最困难的一件事。 先在此声明，以下文字插图都是本人狂思乱想，如有违背事实真理请指出批评！ 1、什么是喜欢一个人？ 喜欢，每个人都不陌生， 我们刚一出生时就喜欢甜食， 不喜欢苦的涩的。 那什么是喜欢一个人呢？ 喜欢他的一个表情， 喜欢他的服饰， 喜欢他的
关于情感分析的深度学习模型
bopei0683的博客
07-18 2735
企业最重要的目的之一就是与客户群保持联系。这些公司必须清楚地了解客户对新老产品、最近的举措以及客户服务的看法。 情感分析是完成上述任务的方法之一 情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个领域，它建立模型，试图识别和分类语言表达中的属性 e.g.: 极性：如果发言者表达了积极或者消极的意见 主题：正在被讨论的事情 意见持有者：表达这个观点的人或者团体 在我们每天产生2.5万亿字节数据的世...
关于情感词典计算情感倾向强度值的两种方法
MrZhangZZ的博客
03-04 1万+
一、SO-HowNet      情感倾向强度值计算公式为： 其中，Pwords代表正面情感种子词语集合，Nwords代表负面种子词语集合。 word1和word2相似度就是各概念之间相似度的最大值。 计算两个义原相似度公式如下： 其中，p1,p2为两个需要计算比较的义原，Depth(p)是义原层次体系中的深度，Spd
关于评论情感分析
qq_43661545的博客
11-27 651
经过tfidf之后发现效果并不好，查看训练集发现准确率只有65. 考虑原因一是训练的不好，但调参换算法后效果没有改善 可能二是数据的处理不够，过于粗糙。 开始尝试构建情感词典 通过情感词典评价分词的正负面评分 加权统计每句话的评分。 考虑通过正向和负面评分进行划分评论的好坏，进行训练评价。 但 很容易出现问题。 对词性的标注和对词和词性的判断评分都有问题 齐次 尝试了知网的英文情感词典和其他词典，反而是中文的偏多一些，效果不好，反而是用NLTK库的情感词典评分好用。不愧是NLTK专门用于英文分词。 ...
情感计算领域期刊与会议
I‘m Frank Lee
09-19 2551
这可能是因为从事情感计算研究的学者主要分为NLP和CV两个群体，他们更倾向于将研究成果投稿到各自领域的期刊和会议上。CVer叫面部表情识别。情感计算是一个多元化的研究领域，无论研究侧重于哪个方向，总有合适的期刊和会议供选择。TAFFC和ACII作为领域内的顶级期刊和会议，是所有情感计算研究者都可以考虑的投稿平台。理论上，情感计算领域的投稿选择众多，但目前许多期刊和会议上关于情感计算的论文数量并不多，例如TOCHI、IJHCS、CHI。值得注意的是，多模态情感计算的研究大多由NLP领域的学者主导。
关于感情的文章(20篇)_情感文章.pdf
10-14
1. 文档格式处理：从文件命名方式“关于感情的文章(20篇)_情感文章.pdf”可以推测，此文档为PDF格式。PDF是Adobe公司开发的一种便携式文档格式（Portable Document Format），广泛用于跨平台电子文档交换。它能够...
Sora关于情感氛围的提示词技巧.pdf.zip
04-19
这个压缩包文件“Sora关于情感氛围的提示词技巧.pdf.zip”显然包含了SoraAI在构建情感氛围方面的指导和技巧，这对于开发者和研究人员来说是一份宝贵的学习资料。 首先，我们要理解情感氛围是什么。情感氛围是指通过...
关于情感作文400字合集10篇.docx
10-14
【标题】和【描述】提及的是一个文档集合，包含了10篇关于情感的400字作文，而【标签】“技术”似乎与文档内容不符，因为这些内容主要是文学创作，涉及个人情感表达和故事叙述，而非技术主题。不过，我们可以从...
关于感情的经典空间说说.doc
09-16
关于感情的经典空间说说.doc
情感词典及其分类_1300感情用语_情感词语分类_情感词典及其分类_
10-02
《情感词典及其分类》是关于自然语言处理和情感分析领域的一个重要资源，它包含了大约1300个具有特定情感色彩的词汇，并对这些词汇进行了细致的情感分类。情感词典在现代信息科技中有着广泛的应用，特别是在文本挖掘...
直流微电网系统模型的优化设计与控制策略分析：双端口、改进下垂控制及Simulink仿真 完整版
08-09
内容概要：本文详细探讨了直流微电网系统模型的优化设计与控制策略。首先介绍了双端口直流微电网系统的基本架构，其中一个端口连接分布式电源，如太阳能光伏板和风力发电机，另一端口连接恒功率负载。接着重点讨论了外环改进下垂控制和内环双PI环控制策略，这两种控制方式分别用于维持系统功率平衡和快速调节电压电流，确保系统输出的稳定性。此外，还涉及了电压鲁棒控制器、小信号模型、根轨迹分析和粒子群寻优权函数等关键技术，这些技术进一步增强了系统的稳定性和性能。最后，所有控制策略和模型分析均在Simulink环境下进行了搭建和验证。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、高校相关专业师生、对直流微电网感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解直流微电网系统模型及其控制策略的研究人员和技术人员，旨在提高系统的稳定性和效率，特别是在数据中心等对供电稳定性要求较高的应用场景。 其他说明：文中提供的Simulink仿真环境便于研究人员进行实验和验证，帮助更好地理解和优化直流微电网系统。
KUKA机器人码垛程序备份详解：操作流程、关键步骤与注意事项
08-09
KUKA机器人码垛程序的备份方法及其重要性。首先解释了码垛程序的基本结构，重点在于初始化设置、HOME点设定以及信号检测循环。接着阐述了具体的备份操作，如通过长按示教器【菜单】键进入存档管理器并选择带系统变量进行备份。文中还提到使用KUKA.ProjectBackup工具进行完整的备份，避免丢失重要的.dat文件。此外，建议将程序目录同步到私有Git仓库，以便于版本管理和快速回滚。最后强调了备份时需要注意的事项，如包含所有相关参数和配置文件，以确保在产线搬迁或控制器更换时能够顺利恢复。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是负责KUKA机器人维护和操作的专业人士。 使用场景及目标：帮助工程师掌握正确的备份方法，确保在设备更新或故障恢复时能够迅速有效地还原码垛程序，保障生产线正常运行。 阅读建议：在实际操作过程中，务必严格按照文中提供的步骤进行备份，同时关注细节，如系统变量的选择和文件命名规范，以提高备份的成功率和完整性。
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08-09
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晶闸管控制串联电容器TCSC
08-09
晶闸管控制串联电容器（TCSC）技术在电力系统中的应用。首先阐述了TCSC的基本原理，即通过控制晶闸管的导通和截止来改变电力系统的阻抗和相位角，从而实现无功功率补偿和系统稳定性提升。接着展示了TCSC控制器的设计思路，包括初始化晶闸管和电容状态、根据系统状态计算所需导通和截止角度以及控制晶闸管的操作。最后，通过对仿真实验结果的分析，验证了TCSC的有效性和潜在改进方向。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注高压输电和配电系统优化的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解TCSC技术原理、控制器设计方法及其在电力系统中具体应用效果的人群。目标是掌握TCSC的工作机制并应用于实际项目中，以提高电力传输效率和稳定性。 阅读建议：读者可以通过本文了解TCSC技术的基础理论和实践案例，为后续深入研究提供参考。同时，对于有兴趣进行相关技术研发的人来说，文中提到的仿真与实验部分提供了宝贵的数据支持。
关于情感分析的课程设计
05-12
<think>好的，我现在需要处理用户关于情感分析课程设计的查询。用户之前询问过相关的情感分析资料和教程，现在需要更详细的课程设计建议。首先，我应该回顾之前提供的引用内容，看看是否有相关的资源可以再次利用。 用户提到的引用包括戴师兄的数据分析课程、微博舆情分析系统、豆瓣电影分析系统以及Python毕业设计项目。这些资源中，引用[2]和[4]涉及微博情感分析，可能包含情感分析的具体实现方法，比如使用SnowNLP等技术。引用[3]中的豆瓣电影分析系统展示了数据可视化和Flask框架的应用，这可能对课程设计的可视化部分有帮助。 接下来，我需要整理一个课程设计的大纲。通常课程设计需要目标、技术选型、实现步骤、参考资料等部分。技术选型方面，Python是主要语言，结合Flask框架、MySQL数据库，以及SnowNLP或NLTK库进行情感分析。数据采集部分可能需要爬虫技术，比如使用Scrapy或Requests库，但用户可能也需要考虑合法性和道德问题，所以需要提醒遵守网站规则。 实现步骤方面，可以分为数据采集、预处理、分析、可视化和系统开发。每个步骤需要详细说明使用的工具和方法。例如，数据预处理包括清洗、分词、去除停用词等，情感分析部分可以用SnowNLP计算情感分值，或者使用预训练模型如BERT。可视化可以用ECharts或Matplotlib。 然后，用户可能需要参考资料和教程。之前提供的引用中有几个项目源码和教程链接，比如引用[2]和[4]的微博舆情系统，这些可以作为实际案例参考。此外，推荐一些书籍和在线资源，如《Python自然语言处理实战》和Kaggle的相关项目，帮助用户深入学习。 在推荐资源时，需要确保链接和书籍信息准确，并提醒用户注意代码规范和版权问题。最后，生成相关问题，帮助用户进一步探索，比如模型优化、多语言支持、实时分析等方向。 需要检查是否有遗漏的部分，比如数据存储部分是否需要详细说明，或者是否需要加入机器学习模型训练的步骤。另外，考虑到课程设计的时间限制，可能需要建议简化部分功能，优先实现核心情感分析和可视化。 最后，确保回答结构清晰，分点明确，符合用户要求的格式，使用中文，并正确引用之前的参考资料。同时，生成的三个相关问题要相关且有引导性，帮助用户深入思考。</think>### 情感分析课程设计完整指南 #### 一、课程设计目标 通过构建情感分析系统，掌握文本数据采集、清洗、情感计算及可视化全流程，完成从理论到实践的闭环[^2][^4]。 #### 二、技术选型建议 | 模块 | 推荐工具库 | 应用场景 | |------------|--------------------------|------------------------------| | 数据采集 | Scrapy/Requests | 微博/豆瓣评论爬取 | | 数据处理 | Pandas/NLTK/Jieba | 文本清洗、分词、去停用词 | | 情感分析 | SnowNLP/TextBlob/BERT | 中文情感分值计算 | | 可视化 | ECharts/Matplotlib | 情感分布热力图、趋势图 | | 系统开发 | Flask/Django | Web服务接口开发 | | 数据存储 | MySQL/MongoDB | 结构化存储文本与情感标签 | #### 三、实现步骤详解 1. **数据采集模块** - 使用`Requests`库模拟浏览器请求，遵守`robots.txt`协议 - 示例爬虫代码片段： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def weibo_crawler(keyword): url = f'https://s.weibo.com/weibo?q={keyword}' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') return [div.text for div in soup.select('.txt')] ``` 2. **数据预处理流程** - 文本清洗：正则表达式过滤特殊符号 - 中文分词：`Jieba`库实现精准切分 - 去停用词：加载哈工大停用词表 - 词向量化：`TF-IDF`或`Word2Vec`生成特征矩阵 3. **情感分析核心算法** - 基于词典方法：整合`知网Hownet`情感词典 - 机器学习方法：使用`sklearn`训练SVM分类器 - 深度学习方法：微调`BERT-wwm-ext`预训练模型 - SnowNLP基础实现： ```python from snownlp import SnowNLP def sentiment_analysis(text): return SnowNLP(text).sentiments # 返回0-1之间的情感分值 ``` 4. **可视化呈现方案** - 情感极性分布饼图 - 时间序列情感趋势折线图 - 关键词共现网络图 - 情感强度热力图 #### 四、推荐学习资料 1. **视频教程** - 微博舆情分析完整项目：<br> [Python+Flask微博舆情分析系统](https://www.bilibili.com/video/BV1NJ4m1w7oG)（含情感分析模块）[^2] 2. **开源项目参考** - 豆瓣电影评论分析系统：[GitHub开源代码](https://github.com/xxx)[^3] - 微博实时舆情监控：[Gitee项目仓库](https://gitee.com/xxx)[^4] 3. **工具书推荐** - 《Python自然语言处理实战》- 情感分析专项章节 - 《Flask Web开发实战》- 系统开发指南 - 《数据可视化之美》- ECharts高级应用 #### 五、课程设计拓展方向 1. 加入**多模态情感分析**（文本+表情符号） 2. 实现**实时情感监控**仪表盘 3. 构建**情感原因追溯**模型 4. 开发**跨平台微信小程序**应用
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