这个模型是一个基于MLP的简单文本情绪分类模型,使用了线性层、激活函数和Softmax函数构建网络结构。通过交叉熵损失函数进行训练,并使用Adam优化算法自动调节学习率。训练过程中记录了损失值,并在每个3000步后对校验集进行验证。该模型可以用于对文本情绪进行分类,并评估模型的准确率和损失值。其中包含数据收集、数据预处理、构建模型、训练模型、测试模型、观察模型表现、保存模型
2025-04-27 20:17:51 595KB
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TextEmotions 是一个用 PHP 编写的文本情感分析器的概念。 它通过搜索情绪指标(词)来解析文本并找出文本情绪。 可用指标列表 积极性分数(文本中使用的单词数)。 $ positivty_score = $ analyzer -> getPositivityScore (); 负面分数(文本中使用的单词数)。 $ negativity_score = $ analyzer -> getNegativityScore (); 依靠分数,我们可以计算出文本的总体情绪。 阳性率。 $ positivity_metric = $ analyzer -> getPositivityMetric (); // returns a number from 0 to 100 负百分比。 $ negativity_metric = $ analyzer -> getNe
2022-10-07 13:51:53 15KB PHP
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媒体声誉与企业债务融资——基于媒体文本情绪大数据的证据.pdf
可用于文本挖掘、自然语言处理,可直接进行分词、词频统计,进而构造语气变量。可以对招股说明书文本语气分析,更新至2021年4月底(pdf版)