kaggle电影评论情感分析（BagofWordsMeetsBagsofPopcorn）的全部数据集，自己上网找了半天都找不到，最后是让同学上外网下的，在这里分享给想学习nlp的同学
2024/8/30 18:14:29
52.35MB
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文本情感分析（也称为意见挖掘）是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。
本文使用python来做文本情感分析
本文使用python来做文本情感分析
2024/6/26 22:24:48
2.99MB
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第一章：引言第二章：文本特征提取技术第三章：文本检索技术第四章：文本自动分类技术第五章：文本自动聚类技术第六章：话题检测跟踪技术第七章：文本过滤技术第八章：关联分析技术第九章：文档自动摘要技术第十章：信息抽取第十一章：智能问答（QA）技术第十二章：文本情感分析技术第十三章：Ontology第十四章：半结构化文本挖掘方法第十五章：文本挖掘工具与应用
2024/5/12 6:28:58
12.78MB
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python机器学习——文本情感分析（英文文本情感分析）代码下载，代码完整可以运行。
希望可以帮助到正在学习的伙伴们。
希望可以帮助到正在学习的伙伴们。
2023/9/2 17:30:54
78.52MB
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为了将情感信息融入到词向量中，本文第一部分工作提出了两个情感词向量学习框架，即，基于谷歌提出的Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型的框架和基于卷积神经网络模型的框架。
在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出Ｈ个具体模型。
为了验证学习得到的情感词向量能否包含语义和情感信息，本文分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。
这部分相关工作分别发表在２０１５年ＩＡＬＰ会议和２０１６年ＩＪＣＮＮ会议
在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出Ｈ个具体模型。
为了验证学习得到的情感词向量能否包含语义和情感信息，本文分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。
这部分相关工作分别发表在２０１５年ＩＡＬＰ会议和２０１６年ＩＪＣＮＮ会议
2023/3/14 22:36:39
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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
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
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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
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