sentiment

cs224u Overview of the Stanford Sentiment Treebank 本文有几个相互关联的目标： •针对长期以来一直是学术研究和行业应用核心的问题：情感分析，提供监督学习的基本介绍。 •探索和评估一系列不同的情感建模方法： ◾线性分类器手工构建特征函数 ◾从VSMs中导出的特征表示 ◾递归神经网络 ◾树结构神经网络 •讨论和实施超参数优化和分类器评估与比较的方法。 本文围绕美国斯坦福大学情绪树库（SST）构建，SST是一个广泛用于评估有监督NLU模型的资源，它提供了丰富的语言表示。 情感分析的深度学习（ https://nlp.stanford.edu/sentiment/ ）：这个网站提供了一个预测电影评论情感的演示。大多数情感预测系统的工作原理是孤立地看单词，给积极的单词加上积极的点，给消极的单词加上消极的点，然后总结这些点。这样就忽略了词序，丢失了重要信息。相反，我们新的深度学习模型实际上建立了一个基于句子结构的完整句子表示。它根据单词如何构成较长短语的意思来计算情感。这样，模型就不像以前的模型那么容易被愚弄了。例如，我们的模型了解到幽默和诙谐是积极的，但以下句子总体上仍然是消极的：这部电影实际上既没有那么有趣，也没有超级诙谐。这个演示的底层技术是基于一种新型的递归神经网络，它建立在语法结构之上。你也可以浏览斯坦福情感树库

Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks 作者信息： Kai Sheng Tai Stanford University Richard Socher MetaMind Christopher D. Manning Stanford University 数据: 1)Stanford Sentiment Treebank 情感分为五类 2)Sentence Involving Compositional Knowledge(SICK) 句子对有相关性得分 1 introduction Most models for distributed representations of phrases and sentences—that is, models where realvalued vectors are used to represent meaning—fall into one of three classes: bag-of-words models-句子中的单词的序列关系看不出来 sequence models tree-structured models.-包含了句法语义 与standard LSTM 相比, Tree-LSTM

最近会逐步将博客上的 CS224n-2019 笔记搬到知乎上来，后续也会新增 CS224n-2020 里的更新部分：CS224n-2020 并未更新 Note 部分，但课程的部分课件进行了教学顺序上的调整与修改(Suggested Readings 也相应变动)，需要注意的是三个 Guest Lecture 都是全新的。 本文为 Lecture 18 Tree Recursive Neural Networks, Constituency Parsing, and Sentiment 和 Notes 09 Recursive Neural Networks and Constituency Parsing 的笔记。 Useful links 课程官网： Stanford CS224n || Stanford CS224n-2019 课程材料： LooperXX/CS224n-Resource || LooperXX/CS224n-Reading-Notes 课程视频： YouTube 国内视频资源： 2019版|英文字幕(仍在更新) || 2019版|英文字幕(全) || 2017版|中英字幕 如有疏漏之处，还望不吝赐教~ Lecture 18 Tree Recursive Neural Networks, Constituency Parsing, and Sentiment

本文内容主要参考GitHub：https://github.com/isnowfy/snownlp what's the SnowNLP 　　SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，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，所以使用时请自行decode成unicode。 安装 pip install snownlp 主要用法 # 导入SnowNLP库 from snownlp import SnowNLP # 需要操作的句子 text = ' 你站在桥上看风景，看风景的人在楼上看你。明月装饰了你的窗子，你装饰了别人的梦 ' s = SnowNLP(text) # 分词 print (s.words) 主要功能 中文分词（ Character-Based Generative Model ） 词性标注（ TnT 3-gram 隐马） 情感分析（现在训练数据主要是买卖东西时的评价，所以对其他的一些可能效果不是很好，待解决） 文本分类（Naive Bayes） 转换成拼音（Trie树实现的最大匹配） 繁体转简体（Trie树实现的最大匹配

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者： 听不来喊麦的C君 PS：如果你处于想学Python或者正在学习Python，Python的教程不少了吧，但是是最新的吗？说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容，在这小编分享一波2020最新的Python教程。获取方式，私信小编 “ 资料 ”，即可免费获取哦！ 这看起来不着边际的歌词，配上简单粗暴的蹦迪音乐。 最近，一首《惊雷》的喊麦歌曲在短视频平台火了，震惊了整个音乐圈。 但4月10日歌手杨坤却在直播中批评《惊雷》“要歌没歌，要旋律没旋律，要节奏没节奏，要律动没律动”，评价其“难听”、“俗气”。 4月11日，MC六道以原唱者的身份对杨坤的指责做出回应表示，音乐没有高低之分，称《惊雷》现在比杨坤的任何一首歌都火。一时间更是把《惊雷》推上了风口浪尖。 那么《惊雷》这首歌到底怎么样？都是哪些人在听？今天我们就用Python来给你解读。 01 拿下60亿流量 喊麦歌曲《惊雷》火了！ 说道喊麦，作为近年来一种新兴的表演形式，其内容和表达方式则比较简单和浮夸，主要形式是在网上下载一些伴奏（以电音伴奏为主），跟着伴奏以简单的节奏和朗朗上口的押韵手法进行的语言表演。 更简单的说法就是，演唱时不讲究什么技法，带着伴奏对着麦喊就完事。比如之前爆火的《一人我饮酒醉

上一篇博客用词袋模型，包括词频矩阵、Tf-Idf矩阵、LSA和n-gram构造文本特征，做了Kaggle上的电影评论情感分类题。 这篇博客还是关于文本特征工程的，用词嵌入的方法来构造文本特征，也就是用word2vec、glove和fasttext词向量进行文本表示，训练随机森林分类器。 一、训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集，一个是带标签的训练集，共25000条评论，一个是测试集，无标签的，用来做预测并提交结果，这两个数据集是上一篇文章里我们用过的。 此外还有一个无标签的数据集，有50000条评论，不用太可惜了。我们可以想到，用无标签的数据可以训练word2vec词向量，进行词嵌入。与词袋模型相比，word2vec词向量能解决文本表示维度过高的问题，并且把单词之间的位置信息考虑进去了。或许，用word2vec词向量进行文本表示，能取得更好的预测结果。 另外，我们也可以训练fasttext词向量。fasttext这个模型就是为了文本分类而造出来的，词向量是其副产品，它的结构和word2vec的CBOW模型的结构类似，但是输入是整篇文本而不是上下文信息，而且用字符级别的n-gram来得到单词的词向量表示，捕捉有相同后缀的词的语义关联。 gensim中集成了训练word2vec词向量和fasttext词向量的包，用法非常类似

Python自然语言处理只需要5行代码 一、前言 人工智能是Python语言的一大应用热门，而自然语言处理又是人工智能的一大方向。 自然语言处理（ natural language processing ）简称NLP，是研究人同计算机之间用自然语言通信的一种方法。我们都知道，计算机本质上只认识0和1，但是通过编程语言我们可以使用编程语言同计算机交流。这实际上就是程序员同计算机之间的通信，而我们日常生活中使用的是自然语言，是一种带有情感的语言。那么要怎么使计算机理解这种带有情感的语言呢？这就是自然语言处理研究的内容了。 语言的情绪识别是自然语言处理的一种操作，如果要我们从0开始实现情绪识别是比较繁琐的。首先我们需要准备好足够的数据，为了让计算机更好的理解，我们还需要对数据进行预处理，之后需要训练数据，有了训练数据我们才能开始情绪识别。识别的准确率在于数据的相关性和数据量，数据相关性越高，数据量越大，识别的准确率就越高。 然而，我们使用paddlehub可以很快的实现情绪识别，我们先看看如何安装。 二、安装paddlehub paddlehub是百度飞桨PaddlePaddle中的一个模型库，使用paddlepaddle可以很快的实现多种多样的操作，其中就有我们今天要说到的文字情绪识别，而且代码非常简单。首先我们需要安装paddlepaddle，我们进入官网 https://www

今天Tony老师给大家带来的案例是Kaggle上的Twitter的情感分析竞赛。在这个案例中，将使用预训练的模型BERT来完成对整个竞赛的数据分析。 导入需要的库 import numpy as np import pandas as pd from math import ceil, floor import tensorflow as tf import tensorflow.keras.layers as L from tensorflow.keras.initializers import TruncatedNormal from sklearn import model_selection from transformers import BertConfig, TFBertPreTrainedModel, TFBertMainLayer from tokenizers import BertWordPieceTokenizer 读取并解释数据 在竞赛中，对数据的理解是非常关键的。因此我们首先要做的就是读取数据，然后查看数据的内容以及特点。 先用pandas来读取csv数据， train_df = pd.read_csv('train.csv') train_df.dropna(inplace=True) test_df = pd.read_csv('test.csv')

3 月，跳不动了？>>> 很多同学都对自然语言处理感兴趣，但是却不知道应该从哪里下手。Python实用宝典曾写过一篇文章(《 短文本分类识别自杀倾向 》)，教你从构建数据集到训练数据，再到测试数据，整个流程确实需要耐心的人才能成功走通。 不过现在有了paddlehub，我们可以先省略掉构建数据集和训练数据这两个步骤，直接拿模型过来分类。一旦简单版的分类成功了，你就会有动力继续前进，继续学习如何训练属于自己的模型。 今天我们用paddlehub中比较简单的情感倾向分析模型 senta_lstm 来对文本做一个简单的积极和消极的分类。 1.准备 为了实现这个实验，Python是必不可少的，如果你还没有安装Python，建议阅读我们的这篇文章哦： 超详细Python安装指南 。 然后，我们需要安装paddlepaddle, 进入他们的官方网站就有详细的指引： https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick 根据你自己的情况选择这些选项，最后一个CUDA版本，由于本实验不需要训练数据，也不需要太大的计算量，所以直接选择CPU版本即可。选择完毕，下方会出现安装指引，不得不说，Paddlepaddle这些方面做的还是比较贴心的（就是名字起的不好）。 不过虽然它里面写了这么多，大部分人用一句话安装，打开CMD(Win+R)或者Terminal

3 月，跳不动了？>>> 互联网时代，人们每天都会通过网络获取大量信息。微信、微博、各种新闻客户端......我们不仅在这些 APP 上浏览新闻，有时也会发表自己的见解。 作为最受欢迎的社交应用之一，微博是很多人获取信息的重要渠道，很多用户每天在上面发表大量言论。通常情况下，这些言论分为两类，一类是对客观事件的描述，另一类是主观性描述。主观性文本带有作者的喜好、厌恶等情感倾向。 微博上的大量用户积累丰富的语料数据。近年来，随着自然语言处理技术的发展，利用海量的微博数据进行情感分析已成为一项重要的研究课题。 情感分析技术 情感分析（Sentiment Analysis）的研究始于 2003 年 Nasukawa 和 Yi 两位学者关于商品评论的论文，其目标是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的情感倾向以及观点，带有强烈的个人主观因素。 作为自然语言处理的子任务，根据处理文本粒度的不同，情感分析可以分为篇章级、句子级、词语级 3 个研究层次： 篇章级：获取整个文档或者段落的情感。篇章级的情感分析有一个前提假设，那就是全篇所表达的观点仅针对一个单独的实体，且只包含一个观点持有者的观点。 句子级：获得单个句子的情绪。句子级分析与篇章级存在同样的前提假设，也就是说一个句子只表达了一个观点和一种情感，并且只有一个观点持有人。 词语级：获得句子中，词语表达的情感。在实际的语言表达中