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搜索资源列表

  1. 情感在线全站代码

  2. 情感在线全站代码
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2002-12-21
    • 文件大小:22020096
    • 提供者:chenxh
  1. 621NET情感信息

  2. 621NET情感信息
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2004-05-12
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:chenxh
  1. 621net情感信息升级版

  2. 621net情感信息升级版
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2004-07-28
    • 文件大小:617472
    • 提供者:chenxh
  1. 621NET 情感信息栏目

  2. 621NET 情感信息发布程序
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2004-08-26
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:xintc110
  1. 走过冬季情感论坛(WDB)

  2. 走过冬季情感论坛(WDB)
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2005-06-12
    • 文件大小:0
    • 提供者:chenxh
  1. 游戏情感设计:Creating Emotion in Games: The Craft and Art of Emotioneering.pdf

  2. 《游戏情感设计》,英文名《Creating Emotion in Games: The Craft and Art of Emotioneering》,作者(美)David E.Freeman,本书是为英文版,大小 29 MB。 内容简介 过去的游戏缺乏情感,也很少有值得动情的对象,因为一般游戏角色只能发出机械的声音和做出固定的动作,很难让人产生情感效果。随着计算机游戏技术的提高,我们不断完善模拟的思想、行为与情感,创建更加扣人心弦的游戏,让玩家进入强烈的情感之旅。本书介绍如何创建与提炼情感工
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2010-09-20
    • 文件大小:23068672
    • 提供者:defonds
  1. 基于长短时特征融合的语音情感识别方法

  2. 情感识别领域中广泛使用的情感特征有基于语句的全局统计特征和基于语音帧的时序特征。针对这2 类 基于不同时长的情感特征均不能够最有效地表达情感信息的问题, 该文提出使用“语段特征”用于识别, 并给出了 各类情感状态对应的“最佳识别段长”。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-07-14
    • 文件大小:669696
    • 提供者:andy640
  1. 文本相关性相似性聚类演示程序

  2. 我的专业工作案例可以从以下链接下载: http://pan.baidu.com/s/1dDIlXXB 需要预先安装同一目录下的VB6运行环境,然后才可以安装应用程序。 安装和测试过程中有问题可以直接联系我。 中英文文本自动摘要、自动校对、自动分类、相关性与相似性聚类、主题词与标签自动生成、微博(短文本)聚类和情感分析。我的研究成果,欢迎下载传播。
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2015-02-22
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:gztwhhy
  1. 中文情感分析 酒店评论预料

  2. 为了弥补国内在中文情感挖掘方面的语料的匮乏,谭松波收集整理了一个较大规模的酒店评论语料。语料规模为10000篇。语料从携程网上自动采集,并经过整理而成。为了方便起见,语料被整理成4个子集: 1.ChnSentiCorp-Htl-ba-2000: 平衡语料,正负类各1000篇。 2.ChnSentiCorp-Htl-ba-4000: 平衡语料,正负类各2000篇。 3.ChnSentiCorp-Htl-ba-6000: 平衡语料,正负类各3000篇。 4.ChnSentiCorp-Htl-unb
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2015-11-16
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:x_i_y_u_e
  1. java调用NLPIR接口实现词频,词性,分词、情感等Demo(控制台输出测试)

  2. 此项目为调用NLPIR借口实现(大数据算法调用)。提供内容可实现词频,词性,分词、情感预判、聚类授权等大数据相关算法。纯java编写,二次开发性高
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-10-20
    • 文件大小:24117248
    • 提供者:ctct2007
  1. 中文情感挖掘的酒店评论语料

  2. 1.ChnSentiCorp-Htl-ba-2000: 平衡语料,正负类各1000篇。 2.ChnSentiCorp-Htl-ba-4000: 平衡语料,正负类各2000篇。 3.ChnSentiCorp-Htl-ba-6000: 平衡语料,正负类各3000篇。 4.ChnSentiCorp-Htl-unba-10000: 非平衡语料,正类为7000篇。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-06-06
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:sinat_30045277
  1. 情感分析 训练集数据 中文情感挖掘的酒店评论

  2. 1.ChnSentiCorp-Htl-ba-2000: 平衡语料,正负类各1000篇。 2.ChnSentiCorp-Htl-ba-4000: 平衡语料,正负类各2000篇。 3.ChnSentiCorp-Htl-ba-6000: 平衡语料,正负类各3000篇。 4.ChnSentiCorp-Htl-unba-10000: 非平衡语料,正类为7000篇。
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2017-06-19
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:qzwdh
  1. 中文情感词汇本体

  2. 情感词汇本体,最终词汇本体中的情感共分为7大类21小类。情感强度分为1,3,5,7,9五档。情感词汇本体中的词性种类一共分为7类,分别是名词(noun),动词(verb),形容词(adj),副词(adv),网络词语(nw),成语(idiom),介词短语(prep)。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-09-29
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:yua_w
  1. 情感词汇本体

  2. 包括词语词性种类、情感类别、情感强度及极性等信息。最终词汇本体中的情感共分为7大类21小类。分别是名词(noun),动词(verb),形容词(adj),副词(adv),网络词语(nw),成语(idiom),介词短语(prep)。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-09-29
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:yua_w
  1. 情感分析语料库

  2. 关于酒店的评论,很好的情感分析语料,有4个不同 的分类,每类超过2000篇
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-10-10
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:qq_36238720
  1. 中文情感分析酒店评论预料

  2. 语料从携程网上自动采集,并经过整理而成。为了方便起见,语料被整理成1个子集: ChnSentiCorp-Htl-ba-2000: 平衡语料,正负类各1000篇。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-12-09
    • 文件大小:635904
    • 提供者:zct_zzy
  1. 情感分析-酒店评论预料

  2. 语料从携程网上自动采集,并经过整理而成。为了方便起见,语料被整理成1个子集: ChnSentiCorp-Htl-ba-4000: 平衡语料,正负类各2000篇。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-12-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:zct_zzy
  1. 情感文本库

  2. 大连理工大学,中文情感文本库,7大类21个小类,进行情感计算的工具
  3. 所属分类:IT管理

    • 发布日期:2018-01-18
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:lee514
  1. 大连理工大学情感词汇本体库(无辅助情感分类)

  2. 该资源主要用于情感分析中,而且是基于规则的算法,主要是提供情感极性、程度等先验知识。在该词典当中,每个情感词都被分为正向、负向、中性三个情感极性,并具有从0到10等不同大小的情感程度,且分为七个情感大类(乐、好、怒、哀、惧、恶、惊)和21个小类。 情感分析资源大全:http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-01-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq280929090
  1. 知乎情感词典

  2. 该软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本的情感分析
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-09
    • 文件大小:86016
    • 提供者:sansan1149
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