NLP——新闻文本的情感分析

2021-01-15 20:01| 发布者: |

  的结果比喻成你要去的一个目的地,那么python只是可以到达这个目的地的一个交通工具,换句话来说,你换个工具也能做到。

  分类,比赛是今年的CCF-BDCI 第一次接触bert,比较菜,线: 附上代码和数据集,数据集是tsv格式,我做了一些预处理,保存在data文件夹下面,验证集是从原训练集中按0.1的比例划分出来的。测试集test是没有标签的,想跑线下可以用tra...

  读取数据并观察分布 train = pd.read_csv(train_set.csv, sep=\t) train.head(5) 查看数据集信息: 由此可见,数据集只有两列,一共20万条数据,并且数据集中无缺失值。 接下来观察标签分布: 标签分布呈长尾分布。在预测时,可能导致预测的结果偏向某几类。因此,可以考虑处理样本不均衡问题。 特征构建 目前采用的是传统的机器学习方法,计算tf-idf和词频计算两种方式,将得到的结果作为特征。 from sklearn.

  简介都是由编辑手动提取的,现在自然语言处理 (Natural Language Processing,

  ) 技术发展日益成熟,我们发现计算机提取的摘要也可圈可点。 一、实验简介 1.1 实验内容 主要完成一个

  11.6 B榜第50名进复赛??!掉的不行。。 10.7 上分,靠融合,xlnet、roberta、bert模型融合起来,强强联手,加gru,split_num设4,多折,

  清洗不如不洗,目前线 上分上分,血的教训,之前跑了十来版没怎么上分,事实证明!k-fold很重要!!!却也充满了随机性。。目前roberta+5fold线...

  是学术领域研究多年的课题,用google学术搜索可以找到很多paper,基本的方法上有基于词典规则的方法、语言文法的方法,此外还有分类器以及近几年比较火的深度学习的方法(稍后有详细介绍)。 各类paper是有一定的借鉴意义的,不过这主要是学术界在单个问题上的细化,要真正从研究领域落地到大数据的处理还有很多工作要做。 一、工程上的处理流程 工程上...

  详细代码与代码说明可见我的 github:处理流程: (1)金融咨询处理 1.利用 7 万多条利好/利空语料(已经标注好的,分为 1 正性,-1 负性两类),首先采用 B-gram 卡方差提取特征词汇 2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型 3.使用向量进行 svm 分割,训练语料 80%,测试语料 20%,并...

  语言的积极/消极意义 领域:金融/炒股 请随意观看表演 数据准备 数据清洗

  报错处理 成果展示 遗留问题 No1.数据准备 准备工作主要是对字典进行处理,将其按照类型分类写入python文件中,方便其余脚本调用。并且,将词典写入到emotion_word.txt中,使用 jie...

  主要可以进行中文分词(算法是Character-Based Generative Model)、词性标注(原理是TnT、3-gram 隐马)、

  (官网木有介绍原理,但是指明购物类的评论的准确率较高,其实是因为它的语料库主要是购物方面的,可以自己构建相关领域语料库,替换...

  这是4个月前做的。受当时的知识水平的限制,还没有接触到机器学习和相关理论,记录一下作为以后备查。当然,如果你想看源码和资料,点击我。从结项到现在,博主一直在使用机器学习并结合相关论文进行

  (源码点我),效果远远好于本篇代码的效果。 但是,本篇的数据处理和特征选择还是很有意义的,特此记录。 摘要当今社会媒体的发展导致了金融舆论数据的爆炸式增长。因此,针对金融舆论数据的情

  、处理、归纳和推理的过程。互联网(如博客和论坛以及社会服务网络如大众点评)上产生了大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种

  倾向性,如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等。基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产...

  内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码,所以使...

  是自然语言处理中常见的场景,比如淘宝商品评价,饿了么外卖评价等,对于指导产品更新迭代具有关键性作用。通过

  ,可以挖掘产品在各个维度的优劣,从而明确如何改进产品。比如对外卖评价,可以

  相关数据集 就是判断一句话的词性,可以从几个方面来看 1、分词,将一句话分成几个词语 不同的分词方法会产生不同的效果,利用jieba分词的默认形式(即每个字在词语中会且仅会出现一次) 2、判断词语的词性,如

  词,反义词,程度副词 。并用数字标注词语的性质[word,positon,score] 反义词可以直接算为-1 jieba分词出

  从上一篇完成了对新浪微博的爬取,以及模拟登录的问题,小编又开始研究对微博

  」最为目前及其火热的一个领域,已经逐渐渗透进越来越多产业的各项业务中,不知死活的胖子决定对常用的应用功能挨个进行尝试,死活不论0. 介绍「

  。其中,前者多用于舆情监控和信息预测,后者可帮助用户了解某一产品在大众心...

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