基于多层区域卷积神经网络的图像情感分类

基于python和CNN算法实现微博情感分类，分4类： 0：喜悦 1：愤怒 2：厌恶 3：低落。 大致思路是利用CNN对已有的的词汇数据进行训练，然后利用模型在测试集上验证效果。环境配置： windows10企业版(x64)+python3.6.8(x64) nltk == 3.4.5 pandas == 0.25.3 numpy ==  1.16.4 scikit-learn = 0.20.4 keras == 2.2.2 tensorflow == 1.9.0 jieba == 0.42.1

情感分类常用数据集rest16，针对aspect term进行分类，极性分为positive，negative， neutral。只有训练集和测试集，移除了有矛盾的情感极性

情感分类常用数据集rest15，针对aspect term进行分类，极性分为positive，negative， neutral。只有训练集和测试集，移除了有矛盾的情感极性

【华泰金工】人工智能37：舆情因子和 BERT 情感分类模型.pdf

项目主要是利用BERT实现中文的情感分类 主要实现包括： bert 模型的实现 利用起进行情感分类 需要版本 python3 和tensorflow 大于1.10

餐饮行业评论语料用于情感分类 文件为utf-8编码 共两个文件 分别存放正负面数据 pos.txt文件为正面评论文件 每行一条 共83702条 neg.txt文件为负面评论文件 每行一条 共83702条

中科院语音情感分类数据，六种情绪生气（angry）、高兴（happy）、害怕（fear）、悲伤（sad）、惊讶（surprise）和中性（neutral）

得益于互联网技术的快速发展，情感分析/分类技术近来也受到了大量的关注。情感分析已经成长为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一，而情感分类是众多情感分析任务中必不可少的一环。本文使用文本分类中经典的TextCNN模型，对给定的中文电影评论进行情感分类。通过设计合理的网络结构，并使用pytorch进行实现，取得较为不错的效果。 关键词：情感分类 TextCNN pytorch

情感分类 情感分类 情感分类是分析一段文本并预测某人是否不喜欢他们在说的事情的任务。 输入：一段文字 输出：情绪 数据集 我正在使用进行模型训练，它包含两列 前处理 代币化 令牌化是将文本，短语，句子，文档分成较小的“块”或“令牌”的过程 例如： “嘿，好久不见了” 令牌： “嘿”，“有”，“长”，“时间”，“否”，“看到” 通过定位单词边界来创建较小的单位或令牌，单词边界是单词的终点和下一个单词的开头。 排序和填充 排序用于将我们的文本用作神经网络中的输入层 “嘿，那里”，“嘿，那里儿” [['1 2']，['1'，'2'，'3']] 进行填充以使向量输入具有相同的大小 [[1,2] [1,2,3] 语料库将具有不同大小的句子，如上面的示例所示。 进行填充以使其大小相同 [[0 1 2] [1 2 3] 模型 该模型架构是使用tf.keras.utils.plot