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搜索资源列表

  1. 智能分析，快速了解阿里云大数据 公众趋势分析

  2. 阿里云大数据 公众趋势分析基于全网公开发布数据、传播路径和受众群体画像，利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势。

  3. 所属分类：虚拟化

    • 发布日期：2016-08-09
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：aliyun123456

  1. 情感计算数据(论文中使用)

  2. 情感计算数据 脑电波数据

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-05-06
    • 文件大小：413kb
    • 提供者：wytbno

  1. 基于SVM的情感分析系统

  2. 本系统是基于svm训练得到的分类器，代码包含了数据集的预处理和模型训练，对给定测试集进行测试，并根据已有标签计算准确度。代码内有详细注释，下载即可运行。如有疑问可联系

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-09
    • 文件大小：131mb
    • 提供者：qq_38212951

  1. HowNet 所有数据

  2. 包含了hownet的所有数据,具体包括 1. 用于中英文情感分析的语料库 2. mini-hownet 3. 基于hownet的词汇相似度计算数据 4. hownet 英文词汇列表 5. hownet 中文词汇列表 6. HowNet-Chinese Message Structure Bank 7. Event Relations and Role Shifting

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-06
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：zz1559152814

  1. CCCF-1610-智慧医疗、情感计算、无人驾驶

  2. CCCF论文信 息 技 术 与 医 疗 领 域 的跨界融合，使得医疗数据 快速增长，呈多样化和复杂 化。如何利用医疗大数据， 使其在医疗信息化进程中发 挥应有的作用，体现出数据 的价值，促进医疗行业的发 展，这也是医学界和IT界关 注的热点。本期专题邀请国 内几位在医疗信息化领域有 所建树的专家撰文，讨论大 数据在临床医疗上的应用， 也为广大读者展示了智慧医 疗和精准医疗的发展趋势

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-27
    • 文件大小：50mb
    • 提供者：qq_41940854

  1. 《新媒体数据挖掘——基于R语言》课件

  2. 第1章 为什么学习R语言 1 1.1 R是什么 2 1.1.1 R是yi款悠秀的现代科研 软件 2 1.1.2 R的优势与不足 3 1.1.3 R和Python的区别 3 1.2 计算社会科学的兴起——以计算 传播学为例 4 1.2.1 什么是计算社会科学 4 1.2.2 计算传播学的起源和概念 7 1.3 R在计算传播学中的典型应用 9 1.3.1 用R进行文本分析初探 9 1.3.2 互联网在线数据收集 10 1.3.3 社会网络分析 12 1.4 总结与提高 13 1.5 习题 14 第

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-05-29
    • 文件大小：25mb
    • 提供者：williamanos

  1. 用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型

  2. 基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表 示，已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展．微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一， 已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果．借助词向量表示技术，为常用表情符 号构建情感空间的特征表示矩阵ＲＥ；基于向量的语义合成计算原理，通过矩阵ＲＥ 与词向量的乘积运算完成词义 到情感空间的映射；接着输入到一个ＭＣＮＮ（Ｍｕｌｔｉ－ｃｈａｎｎｅｌ　Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　Ｎｅｕｒ

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-20
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zhp881828

  1. AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析数据集

  2. 在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法，对用户评论进行情感挖掘，组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率，评估所提交的预测算法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-15
    • 文件大小：67mb
    • 提供者：liu_ye96

  1. 新闻情感方向判断方法、电子设备及计算机可读存储介质.pdf

  2. 使用深度学习和模型的方法，判断非结构化文本的情绪倾向CN107688651A 权利要求书 2/2页 若从该待预测新闻的标题和正文中没有识别出所述第一文件中的事件关键词,且没有 识别岀与所述第二文件中的事件正则表达式符合的内容,则将所述预定的机器学习算法获 取的该待预测新闻的情感分数作为该待预测新闻的最终评分。 8.如权利要求7所述的新闻情感方向判断方法,其特征在于,所述调整所述预定的机器 学习算法获取的该待狈测新闻的情感分数还包括: 若从该待预测新闻的标题和正文中识别出与所述第二文件中的事件正则

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-12
    • 文件大小：634kb
    • 提供者：lanhao5635865

  1. 情感计算数据

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-05-05
    • 文件大小：413kb
    • 提供者：wytbno

  1. 基于Sword2vect的中文在线商品评价情感分析

  2. 商品的在线评论情感分析已经成为一个热门的研究话题。为了更好地解决情感分析中 词语的上下文信息和词语的情感信息缺失问题，提出了一种基于句子情感得分加权句向量的 Sword2vect情感分析方法，对中文在线评价进行情感分析。首先用基于词典的方法计算出评论 句子的情感得分并对其进行预处理保证所有正向评论句子的情感得分为正，负向评论情感得分 为负，用word2vect算法得到含有上下文信息评论的句子向量，然后用情感得分对句子向量进行 加权得到情感句向量Sword2vect ，用支持向量机算法对训练数据集

  3. 所属分类：其它

  1. 情感计算数据(论文使用)

  2. 情感计算数据(论文使用)

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-05-05
    • 文件大小：413kb
    • 提供者：wytbno

  1. Ai—challenger数据集细粒度情感分析

  2. 在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法，对用户评论进行情感挖掘，组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率，评估所提交的预测算法。

  3. 所属分类：SQLServer

    • 发布日期：2020-12-29
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：qq_33432841

  1. awesome-sentiment-analysis:真棒情感分析论文的阅读清单-源码

  2. 真棒情感分析论文的阅读清单 自将近20年来首次将情感分析作为一项任务引入以来，情感分析作为一个领域已经走了很长一段路。仅举几例，它在诸如营销，风险管理，市场研究和政治等各个领域中都有广泛的商业应用。鉴于其在特定子任务（例如情感极性分类）和数据集中的饱和度，人们有一个潜在的认识，即该领域已经成熟。 有兴趣了解我们使用以下论文作为指南针来应对当前该领域的挑战和未来方向吗？ 阅读本文- Soujanya Poria，Devamanyu Hazarika，Navonil Majumder和Rada Mi

  3. 所属分类：其它

  1. Thai Sentiment Analysis Toolkit 泰语情绪分析工具包-数据集

  2. 情感分析是计算标记文本内容是积极还是消极的任务。一种常见的方法是将具有积极含义(如“奇妙的”、“可爱的”和“最好的”)和消极含义(如“坏的”、“可怕的”或“糟糕的”)的词汇汇编成列表。然后数一下有多少是正的，多少是负的。 negative-sentiment-words.txt positive-sentiment-words.txt swear-words.txt

  3. 所属分类：其它

  1. 基于svm的文本情感分析

  2. 本系统是基于svm训练得到的分类器，代码包含了数据集的预处理和模型训练，对给定测试集进行测试，并根据已有标签计算准确度。代码内有详细注释，下载即可运行。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：119mb
    • 提供者：qq_42145681

  1. 基于社交媒体大数据的新闻事件情感计算

  2. 基于社交媒体大数据的新闻事件情感计算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：99kb
    • 提供者：weixin_38571759

  1. Movie_Reviews_Classification:使用情感分析将电影评论分为正面还是负面-源码

  2. 电影评论分类 使用python中的情感分析库将IMDb电影评论分为正面或负面 情绪分析 情感分析是指使用自然语言处理（NLP），文本分析和计算来系统地提取，识别信息并将其分类为特定类别。 该项目使用python sklearn库中的高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是python scikit学习库下的一组监督ML算法。 他们使用特征矩阵（所有因变量的向量）来预测类变量（特征矩阵中每一行的输出）。 这些算法的前提是所有特征彼此独立并且具有同等重要性。 在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：610kb
    • 提供者：weixin_42131414

  1. graduate_work:基于弹幕情感分析的直播高光时刻判断模型设计与系统实现-源码

  2. 毕业设计 基于弹幕情感分析的直播高光时刻判断模型设计 数据清洗与初步 基于词典的句子情感值计算模型 基于机器学习的片段情感分析与高光时刻判断模型 系统设计与实现 直播弹幕情感分析与高光检测系统 技术架构 前置：Bootstrap + Echarts 框架：烧瓶 数据处理与分析中用到的各类词典与模型数据：自己整理或生成 功能 自定义词典：支持用户上传自定义词典，与系统词典合并 弹幕单文本分析：输入一条弹幕，判断其情感可能性 数据预处理：上传弹幕原始数据，进行清洗，按时间聚合，提取情感特征 弹幕片段

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42108054

  1. 基于混合智能优化算法的生理信号情感识别

  2. 让计算机具有识别情感的能力是情感智能的主要标志和实现高级别人机交互的重要前提，其中通过记录和分析生理信号来识别情感状态已经成为情感计算和人机交互研究领域中的热点。针对多生理信号情感识别过程中的特征冗余以及在大样本数据下传统特征降维算法效率普遍不高的现状，提出了结合模拟退火和粒子群算法的混合智能优化算法（SA-PSO）来解决情感特征选择的问题，并结合带权重的离散KNN分类算法（WD-KNN），充分利用情感样本信息进行特征分类。通过对实验仿真数据的分析和与其他方法识别结果的比对，提高了识别率和效率，

  3. 所属分类：其它

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