任务1有14000条标注训练数据非常合适做微博短文本的情感分析。
2016/2/22 11:30:53 13.6MB 情感分析
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线性回归餐厅情感分析目录表描述线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还能否定的。
它以86%的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目:python版本:3.9.1NumPy库版本:1.20.0熊猫库版本:1.2.2数据集制作数据集后,每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征(0、1)。
常见词(例如“the”,“a”等)未分类。
每行代表一个点(餐厅评论),每列代表其特征(评论中能否使用单词)。
除了评论是肯定的(1)还能否定的(0),每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件,training_dataset,validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中:x=logistic_regression("train_d
2021/7/1 3:16:04 4.99MB Python
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基于word2vec扩展情感词典和SVM的情感分析方法,顾卓航,张笑燕,随着互联网的快速发展,用户的评论信息曾经成为各个商家用于优化产品、服务的重要信息源,如何对这些评论信息进行情感分类已成为
2018/9/1 10:40:25 243KB 情感分析
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外面包含情感词典和否定词停用词程度副词等,还有python的代码,用的是python的ide,pycharm
2021/6/16 23:30:35 14.11MB 情感分析
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NLPCC2014情感分类语料集+已经标注好+中文,次要是够购物相关的评论。
2016/10/20 21:27:42 10.71MB 情感分析 正负面 语料集
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用python完成基于情感词典的情感分析大数据分析
2018/4/8 12:49:08 143KB python 情感词典 情感分析
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情感分类的数据集,一共4000条八分类。
对官网的数据举行了一下处理。
2018/11/23 22:32:46 960KB 情感分类 自然语言处理
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自然言语处理中情感分析需要用到的训练集,内含2000条正向评价与2000条负向评价。
2018/9/6 14:27:15 1.43MB nlp
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一、单元内容总述1.本单元主题:本单元课文主要是围绕“秋天的美景”这个专题进行编排的。
主要由《古诗三首》《铺满金色巴掌的水泥道》《秋天的雨》《听听,秋的声音》四篇课文组成。
编排意图是引导学生把握课文的主要内容,感受大自然的奇妙与美丽;
培养学生观察和想象的能力;
激发学生热爱大自然、热爱秋天的情感。
2.本单元重点:(1)利用多种方法理解难懂的词语。
本单元的四篇课文,语言非常优美、生动,有些词语对于大家来说比较陌生,特别是《古诗三首》的字词比较难理解。
学会用查字典、借助正文、联系上下文等多种方法理解词语,就显得非常重要。
教学时,给足时间引导学生用恰当的方法理解词语。
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中文情感词汇本体库是大连理工大学信息检索研究室在林鸿飞教授的指导下经过全体教研室成员的努力整理和标注的一个中文本体资源。
该资源从不同角度描述一个中文词汇或者短语,包括词语词性种类、情感类别、情感强度及极性等信息。
中文情感词汇本体的情感分类体系是在国外比较有影响的Ekman的6大类情感分类体系的基础上构建的。
在Ekman的基础上,词汇本体加入情感类别“好”对褒义情感进行了更细致的划分。
最终词汇本体中的情感共分为7大类21小类。
构造该资源的宗旨是在情感计算领域,为中文文本情感分析和倾向性分析提供一个便捷可靠的辅助手段。
中文情感词汇本体可以用于处理多类别情感分类的问题,同时也可以用于处理一般的倾
2020/5/13 20:25:30 1.17MB 情感词库 情感词汇
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡