基於tensorflow中文情感分析
（後續再調研更新的模型）
分析：這幾個**其中三個的資料集都是中文繁體，可以用翻譯軟體翻譯成簡體作為訓練資料。上邊的第三個**比較簡單，易於實現。
a.傳統方法：利用積極消極詞典進行打分分類
b.基於機器學習的文字分類方法：基於特徵，利用文字分類模型。在進行文字分類過程中常用的分類器有樸素貝葉斯分類器(nb)，支援向量機(svm)，最大熵分類器(me)，k近鄰分類器(knn)等
c.基於深度學習的方法：基於word2vec 和 doc2vec進行分類
snownlp
NLP情感分析 KNN演算法
文字情感分析是對文字中的某段已知文字的兩極性進行分類，判斷出此文字中表述的觀點是積極的 消極的 還是中性的情緒。目前的研究方法主要有兩類 一種是基於情感詞典的方法，另一種是基於機器學習的方法。前者需要用到標註好的情感詞典 英文 中文 通過情感詞的褒貶性判斷文字的情感傾向。後者是將傳統的文字分類方法如...
文字情感分析
基於情感詞典的方法 基於情感詞典的文字情感分類規則比較機械化。簡單起見，我們將每個積極情感詞語賦予權重1，將每個消極情感詞語賦予權重 1，並且假設情感值滿足線性疊加原理 然後我們將句子進行分詞，如果句子分詞後的詞語向量包含相應的詞語，就加上向前的權值，其中，否定詞和程度副詞會有特殊的判別規則，否定詞...
snownlp文字情感分析使用
snownlp為python版的文字分析工具，ubuntu安裝snownlp命令為 pip install snownlp。利用snownlp可以進行分詞 詞性標註 文字摘要提取 文字情感分析等，下面貼出snownlp分詞 詞性標註 情感分析 如下 from snownlp import snown...