快速分析语句的正负面(情感分析)
用于舆情分析、评论分析、语义分析
使用 mmseg4j 进行分词,情感词库丰富中,期待广大用户测试
1.自行编译src 或者直接下载dist中的zg-sa.jar
2.需要引用的第三方的包位于lib文件夹中
DEMO:
Analysis analysis = new Analysis(); System.out.println("1: " + analysis.parse("这是一个普通评论").getCode()); System.out.println("2: " + analysis.parse("中国加油!").getDisplay());
输出:
1: 0
2: 正面
正面:1
负面:-1
中性:0
问题内容: 我正在寻找 文本情感分析 (http://en.wikipedia.org/wiki/Sentiment_analysis)的开源实现,最好是python 。有谁熟悉我可以使用的开源实现? 我正在编写一个应用程序,该应用程序在Twitter上搜索某个搜索词,例如“ youtube”,并计算“快乐”推文与“悲伤”推文的数量。我正在使用Google的appengine,所以它在python
但是,我还没能在Stanford CorenLP中找到任何文本分类的注释器。我有什么办法可以实现我的想法。更好的是,有没有更好的方法来实现我想要实现的目标。 提前谢了。
与 TF-IDF + LogReg 之类的简单且快得多的方法相比,LSTM 实际上由于数据集太小而无济于事。 注意 RNN 非常棘手。批次大小、损失和优化器的选择很重要,等等。某些配置无法收敛。 训练期间的 LSTM 损失减少模式可能与你在 CNN/MLP 等中看到的完全不同。 from __future__ import print_function from keras.preprocess
因此,我们已经使用Power Automation Power BI twitter开发API建立了twitter情绪分析。直到本月初,一切都很顺利。然而,由于无效的订阅密钥或错误的APIendpoint,我们突然开始出现以下错误:拒绝访问。请确保为活动订阅提供有效密钥,并为您的资源使用正确的区域API终结点”。进一步调查发现my Azure subcription已禁用。(免费帐户)。但是,免费
2 个轮次后达到 0.8498 的测试精度。K520 GPU 上为 41 秒/轮次。 from __future__ import print_function from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout,
本文向大家介绍python snownlp情感分析简易demo(分享),包括了python snownlp情感分析简易demo(分享)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 SnowNLP是国人开发的python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,