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酒店系统java源码 Sentiment-Analysis 本项目主要内容说明 本项目是基于java实现的本科毕设。首先从亚马逊中文网站爬取了关于“手机”的评论，然后对其进行情感分类。使用用户标记的星级作为情感类别，将这些评论分为了3类（与星级对应关系为1-{1,2},2-{3},3-{4,5}）和5类（与星级一一对应）。预处理包括字符处理（包括全角转半角、过滤无关符号，主要为了避免特征稀疏）以及发现新词、分词、删除停用词，使用的主要分类方法是朴素贝叶斯，特征选择方法包括信息增益（Information Gain，IG）和文档频率（Document Frequency，DF）以及它们的结合。 分类效果：对亚马逊评论三分类F1值效果为 79.72%, 五分类效果为 63.63%。为了进一步检验，使用本文分类器对tanh松波酒店评论进行二分类，使用信息增益筛选特征，最好情况下， precision、 recall、 F1 值分别达到了 85.89%、 82.33%、 84.07%. 本项目又进一步增加了卡方统计和互信息的特征选择方法，并进行了对比分析。以此为基础，在《计算机应用》发表了。并

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社交媒体为许多人提供了一个在线表达情感的机会。 对用户情绪进行自动分类可以帮助我们理解公众的偏爱，公众有很多有用的应用程序，包括情感检索和意见汇总。 短文本在Web上很普遍，尤其是在推文，问题和新闻标题中。 现有的大多数社会情感分类模型都集中在长文档传达的用户情感的检测上。 在本文中，我们介绍了一种用于对短文本进行用户情感分类的多标签最大熵（MME）模型。 MME通过对多个用户共同评分的多个情感标签和价进行建模，从而生成丰富的功能。 为了提高该方法在变尺度语料库上的鲁棒性，我们进一步开发了一种针对MME的协同训练算法，并将L-BFGS算法用于广义MME模型。 在现实世界中的短文本集合上进行的实验验证了这些方法对稀疏特征进行社会情感分类的有效性。 我们还演示了生成的词典在识别传达不同社会情感的实体和行为中的应用。 （C）2016 Elsevier BV保留所有权利。

随着计算机技术、网络技术、数据库技术的快速发展与普及应用，网络信息爆炸式 增长，而其中绝大部分信息以文本形式存在。如何从这海量的信息中快速高效的获取数 据，成为信息处理领域亟待解决的问题。文本自动分类技术作为处理和组织大量文本数 据的关键技术应运而生并取得了快速的发展。 基于主题的文本分类是根据文本的内容将文本划分到预先定义好的类别中去。机器 学习方法由于其自身的灵活性并能够取得较好的分类效果，因此在文本分类中得到了广 泛的应用。机器学习方法要经过文本的预处理，特征选择，特征加权，训练分类器并进 行分类等过程。特征加权是文本分类中的重要环节，对文本的分类性能有直接的影响。 通过考察传统的特征选择函数，发现互信息方法在特征加权过程中表现尤为突出。为了 提高互信息方法在特征加权时的性能，加入了词频信息、文档频率信息以及类别相关度 因子，提出了一种基于改进的互信息特征加权方法，实验表明，该方法比传统的特征加 权方法TFIDF具有更好的分类性能。 情感分类是文本分类的重要分支，它已经逐渐成为了信息检索和自然语言处理领域 的热点研究问题。机器学习方法同样适用于文本的情感分类，但是其效果却与传统的

这是一个面向句子的情感分类问题。训练集和测试集已给出，使用训练集进行模型训练并对测试集中各句子进行情感预测。训练集包含10026行数据，测试集包含4850行数据。使用run_classifier.py对文本进行情感分类预测，模型为BERT-base基础版本模型。

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基于机器学习的文本情感分类研究 详细算法文档，pdf格式，高清扫描版 >120页，内容比较详细，需要一定理论功底。

随着网民的数量不断增加，用户上网产生的数据量也在成倍增多，随处可见各种各样的评论数据，所以构建一种高效的情感分类模型就非常有必要.本文结合Word2Vec与LSTM神经网络构建了一种三分类的情感分类模型：首先用Word2Vec词向量模型训练出情感词典，然后利用情感词典为当前训练集数据构建出词向量，之后用影响LSTM神经网络模型精度的主要参数来进行训练.实验发现：当数据不进行归一化，使用He初始化权重，学习率为0.001，损失函数选择均方误差，使用RMSProp优化器，同时用tanh函数作为激活函数时，测试集的总体准确率达到了92.28%.与传统的Word2Vec+SVM方法相比，准确率提高了大约10%，情感分类的效果有了明显的提升，为LSTM模型的情感分类问题提供了新的思路.

2017年11月整理，本人大论文使用过，可以实现情感词典构建，情感倾向性分类