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
使用方式：
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
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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
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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。
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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
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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
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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,
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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，