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搜索资源列表

  1. 文本分析主题句

  2. 文本分析，对于中文文本情感主题句的分析与提取研究，介绍详细过程。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-27
    • 文件大小：397kb
    • 提供者：why137

  1. 内容分析工具rost cm

  2. ROST cm是一款免费的大型内容分析研究性工具平台，主要功能包括：辅助各学科进行研究，协助完成文本分析和内容分析方面的研究，凡是需要分析论文、微博、博客、论坛、网页、书籍、聊天记录、电子邮件、本地文本类格式文件、数据库中各类文本字段的学科，都可以使用本软件，分析方法目前支持：分词、字频统计、词频统计、聚类、分类、情感分析（含简单和复杂）、共现分析、同被引分析，依存分析、语义网络、社会网络、共现矩阵等分析方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-10-16
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：u012460048

  1. 基于情感字典的文本分析系统

  2. 基于情感字典的文本分析系统。使用插件ICTCLAS,TinyXML等

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-11-21
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：woshiwanghao_hi

  1. 中英文情感文本分析词库

  2. 具有情感文本分析的中英文语料库，词语全面

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-10-05
    • 文件大小：82kb
    • 提供者：qq_29206567

  1. 基于情感字典的文本分析系统

  2. 基于情感字典的文本分析系统 情感分析

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-11-27
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：yixiliushui88

  1. 基于C#情感字典的文本分析系统

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2016-12-14
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：aa1122ss33dd

  1. 深度学习帮助理解文本中的情感语义信息

  2. 作为卖家，你可能一直在收集商品评论、微博等UGC信息，期待获得反馈改进服务；作为厂商，你可能更需要具体的主体、属性评价（比如Iphone手机的屏幕/分辨率等偏好），根据这些改进生产进而增进收益。 其实这背后，都是情感语义分析的应用场景，也是很多大数据企业正在努力研发的主题。 但是，靠传统统计机器学习的方法已经不能达到预期效果，这是由于文本来源不同、行业不同都会影响情感偏向，而利用深度机器学习技术却能迎刃而解。 本文分享百分点在情感语义分析的三个进阶历程，尤其是加入人工智能的另一个子领域——自然

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2017-01-09
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：bjbaifendian

  1. 基于python文本分析

  2. 文本分析内容主要介绍基于神经网络下的情感分析，主要以介绍为主

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-07-02
    • 文件大小：673kb
    • 提供者：qq_41975792

  1. 情感分析字典，停用词，情感字典，否定词，程度副词

  2. 做大数据文本分析的可以下载，我给整理好的，情感字典（包含情感值），停用词，否定词，程度副词

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-07-17
    • 文件大小：819kb
    • 提供者：u012464467

  1. 文本情感倾向分析若干问题研究论文

  2. 文本情感倾向性分析是自然语言处理领域研究的热点，在商业产品用户反馈分析、政府舆情分析、垃圾邮件过滤、信息安全和自动文摘等领域都有广泛的应用。情感倾向分析研究的涉及面很广，本文结合了实际的系统开发，着重对其中几项关键技术进行了深入的探讨。

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2013-06-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：jys610

  1. ROSTCM6+大连理工大学情感文本 做文本分析的有需要的自来取 免费

  2. ROSTCM6+大连理工大学情感文本 做文本分析的有需要的自来取，。方便做旅游文本挖掘，在线评论的同学 ！记得点赞啊

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_47477967

  1. 词典法小实验——简单文本分析个人博客汇总整理

  2. 写在前面：文档指的是一条记录，占一行。 下文是对情感法进行简单情感分析的过程博客，并不涉及对词语的加权、对程度副词加权和对否定词取反的操作，仅仅对词典中的词语进行计数。 输入：待计数文档，已有的六个情感词典。 输出：对六个词典中出现的词语进行计数得到的六列数据。 顺序见下： 分词并去停用词返回嵌套列表并保存到本地 https://blog.csdn.net/weixin_43919570/article/details/104316316 从母词及其扩充的情感词典txt文件读取到列表list中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：weixin_38628310

  1. Sentiments_analysis:使用基于AI的文本分析技术了解人类情感-源码

  2. 情感分析 使用基于AI的文本分析技术了解人类情感 在Sentiments analsys的这个项目中，我们使用了称为自然语言处理的机器学习技术。 我们已经使用自动化工具Selenium从购物网站中删除了评论。 我们取消了评论并将评论存储在数据库中。 我们使用破折号库创建了一个仪表板，该仪表板代表饼图和工具来检查评论是肯定的还是否定的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：923kb
    • 提供者：weixin_42099116

  1. py-lingualytics:文本分析库，支持混码数据-源码

  2. Lingualytics：具有代码混合支持的印度分析 Lingualytics是用于处理印度文字的Python库。 Lingualytics由 ， ， ， 和等强大的库提供支持。 观看我们的演示视频！ :glowing_star: 特征 前处理 删除停用词 删除标点符号，并可以选择添加自己语言的标点符号 删除少于字符数限制的单词 表示 从给定的文本中查找n-gram 自然语言处理 使用PyTorch进行分类 在数据上训练分类器以执行诸如情感分析之类的任务 使用准确性，f1得分，准确性

  3. 所属分类：其它

  1. 文本分析：非结构化文本中的情感，实体，关系和关键短语-源码

  2. 文字分析 非结构化文本中的情感，实体，关系和关键短语的存储库。 内容 情绪分析 关键短语提取 注意：项目中使用的数据（可在数据目录下访问）仅用于演示目的。

  3. 所属分类：其它

  1. 文本分析和情感分析：用于产品评论的文本分析和情感分析-源码

  2. 文本分析和情感分析 用于产品评论注释的文本分析和情感分析。 输入 ： 使用“ AmazonComments.csv”，其中包含使用某些R代码从亚马逊获取的评论。 输出 ： 词云 CSV文件-每个评论注释的情感极性。“ AmazonReviewSentimentAnalysis.csv” 我们发现，在611条评论中，有49条具有负极性，而562条具有正极性或中性极性。 从否定词云中，我们看到诸如说明，手册，订购，购买，用户指导，联系方式，服务之类的单词。这意味着可能会有一些关于用户手册/控

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：91kb
    • 提供者：weixin_42122988

  1. 服务文本分析：.NET核心Web服务，用于公开文本情感分析端点-源码

  2. 服务文本分析 .NET核心Web服务，可在上Art Song文本并检测其情绪。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42131785

  1. Twitter-情绪分析：这是一种自然语言处理问题，其中通过使用机器学习模型对消极消息中的消极消息进行分类，文本挖掘，文本分析，数据分析和数据可视化来进行情绪分析-源码

  2. Twitter情绪分析 这是一种自然语言处理问题，其中通过使用机器学习模型对消极消息中的消极消息进行归类来进行情感分析，以进行分类，文本挖掘，文本分析，数据分析和数据可视化 介绍 如今，自然语言处理（NLP）成为数据科学研究的温床，而NLP的最常见应用之一就是情感分析。 从民意测验到制定完整的营销策略，该领域已完全重塑了企业的运作方式，这就是为什么这是每个数据科学家都必须熟悉的领域。 与一组人手动完成相同任务所需的时间相比，可以在几秒钟内处理成千上万个文本文档的情感（以及其他功能，包括命名实体

  3. 所属分类：其它

  1. 一种融入公众情感投入分析的微博话题发现与细分方法

  2. 为了提升微博话题发现效率以及发现质量问题，提出了一种融入公众情感投入分析的微博话题快速发现与细分方法，促使话题演化，进而产生新话题及其情感变化趋势。首先，基于情感词典和TFDF值在历史语料库中挖掘常用情感词并构建情感词库；其次，快速抽取情感文本，结合Sigmoid函数检测情感投入密集期，保证话题事件挖掘的质量；最后，通过改进的模糊C-均值聚类算法在新的微博数据中发现高质量话题。实验结果表明，本文方法能够有效提升移动环境下的话题发现效率及质量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：794kb
    • 提供者：weixin_38660802

  1. 一种情感判别分析体系在汽车品牌舆情管理中的应用

  2. 品牌舆情管理涉及文本、语音等自然语言产物的处理，如挖掘文本内涵的情感、观点等并对其量化，才能进一步分析品牌所处的*环境。对自然语言中情感的量化即情感判别分析，针对传统的基于词典的情感分析和基于监督模型的情感分析存在的不足，提出了一种新的情感分析系统，并结合朴素贝叶斯分类算法，提高了情感分析的准确率，并增强了量化分析情感强度的能力。经测试，提出的文本情感分析引擎的情感判别准确率高于常见的分析方法，且不具有非常明显的行业特异性。

  3. 所属分类：其它

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