python文本情感色彩分析的技术报告（英文文本），对应的代码也已经上传。
需要的朋友可以下载后参考一下。
希望可以帮到有需要的小伙伴。
需要的朋友可以下载后参考一下。
希望可以帮到有需要的小伙伴。
2025/5/5 9:08:18
768KB
1
一、学情分析本班学生基础知识掌握比较牢固，比如字词，尤其是在认字方面，学生课外认识的字很多，这一点在本学期应继续常抓不懈。
但本班学生对课文的理解和记忆以及用自己的话表述课文内容的能力还有待加强，这是本学期应着重努力的方向。
二、教材简析本册教科书以专题组织单元，以整合的方式组织教材内容。
共设八个专题，分为八组：多彩的春天，家庭生活，保护环境，快乐的夏天，动脑筋、想办法，我们的生活多么幸福，我们都有好品质，有趣的自然界。
八个专题贴近儿童生活，体现时代特点，蕴含教育价值，把知识、能力、方法、情感融为一体。
每个专题内涵都比较宽泛，避免了教材内容的局限性。
每组包括１课“识字”、４—５篇
但本班学生对课文的理解和记忆以及用自己的话表述课文内容的能力还有待加强，这是本学期应着重努力的方向。
二、教材简析本册教科书以专题组织单元，以整合的方式组织教材内容。
共设八个专题，分为八组：多彩的春天，家庭生活，保护环境，快乐的夏天，动脑筋、想办法，我们的生活多么幸福，我们都有好品质，有趣的自然界。
八个专题贴近儿童生活，体现时代特点，蕴含教育价值，把知识、能力、方法、情感融为一体。
每个专题内涵都比较宽泛，避免了教材内容的局限性。
每组包括１课“识字”、４—５篇
2025/5/5 7:32:12
746KB
1
本资源为自己人工标记的微博语料，分为消极pos.txt，积极neg.txt各60000条，适用于机器学习情感分析，训练数据原数据
2025/4/2 10:04:26
8.39MB
1
语音情感识别通过特定人语音情感数据库的建立；
语音情感特征提取；
语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。
对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。
对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4%。
其中分类器采用混合高斯分布模型。
语音情感特征提取；
语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。
对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。
对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4%。
其中分类器采用混合高斯分布模型。
2025/3/14 0:41:01
23KB
1
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。
含有训练集、验证集和测试集
含有训练集、验证集和测试集
2025/3/6 5:27:44
51.3MB
1
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