表情符号情绪 表情符号情绪数据 带有简约API的轻量级,易于使用的JSON数据 根据佩特拉(Petra)克拉里·诺瓦克(Kralj Novak)的工作; 茉莉花Smailović; Sluban,Borut和Mozetič,Igor,2015年,表情符号情感排名1.0 ,斯洛文尼亚语言资源库CLARIN.SI, //hdl.handle.net/11356/1048。 他们邀请83位人类注释者按照情感极性(消极,中性或正面)在13种欧洲语言中标记超过160万条推文,而其中大约4%的推文中包含表情符号 此模块基于和根据 计算出的派生数据提供 查看该库提供的数据。 API 要求/导入emoj
2023-03-24 11:19:37 100KB emoji json data sentiment
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Real_Time_DataMining_Sortware 一款能实时进行文本挖掘的软件,不占用多余的存储空间,直接将采集后的数据集中存储在本地txt中,运用本软件无需进行大量的手动翻页操作,输入对应的店铺链接即可对民宿进行分析包含接结构化数据的可视化和非结构化UGC的情感分析,包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/UGC数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示demo。基于在线民宿UGC数据的意见挖掘项目,包含数据挖掘和NLP相关的处理,负责数据采集、整句切分、主题抽取、情感分析等任务。主要克服用户打分和评论不一致,实时对携程和美团在线民宿的满意度进行评测以及对额外数据进行可视化的综合性工具,多维度的对在线UGC进行数据挖掘并可视化,对比顾客直接打分的结果来看,运用机器学习的情感分析方法更能挖掘到详细的顾客意见和对应的合理评分。 软件包含数据采集(txt_analys
2023-03-18 01:22:15 1.86MB nlp demo sentiment-analysis data-spider
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BB-SVM模型用于论文数据集的自动人格检测(大五人格标记特征) 该存储库包含基于BERT模型的Bagging SVM,用于对Essays数据集进行分类。 安装 有关可以通过以下方式安装的相关软件包的列表,请参阅requirements.txt。 pip -r requirements.txt 本文使用指定的版本。 请注意,需求模块的更新版本可能会更改结果。 一些实验证明,更新的sklearn可以提高准确性。 但是,还请检查按需要求(例如,要求1.10 3.8
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Chatbot_CN 基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人 • • • • • • • • Made by Xu • :globe_with_meridians: 项目说明     Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目,旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人,目前随着时间的慢慢发展,从最初的一个 Chatbot_CN 项目,发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中,基于话术(Story)、知识图谱(K-G)、端到端对话(E2E)。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时,Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统,而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环,但不仅限于对话,还包括智能决策
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基于情感分析的对话推荐系统,李新胜,李剑,对话推荐系统作为对话系统和推荐系统的结合,最近受到了广泛的关注。为了解决在对话推荐系统中难以获得用户喜好的问题,在对话推
2023-03-01 20:32:22 772KB 首发论文
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afinn-96 轻松访问 。 AFINN 96是轻量级版本(1468个单词/短语),是早期版本(3382个单词/短语)。 安装 该软件包仅适用于ESM:需要使用Node 12+才能使用它,并且必须将其import而不是require d。 : npm install afinn-96 用 import { afinn96 } from 'afinn-96' afinn96 . positive // => 2 afinn96 [ 'fed up' ] // => -3 原料药 该软件包导出以下标识符: afinn96 。 没有默认导出。 afinn96 afinn-96将条目返回为化合价( Object. )。 笔记! 访问afinn-96对象上的未知属性时要小心,可能会出现诸如constructor或toString词。 建议事先使用hasOwnPrope
2023-02-15 00:56:11 12KB sentiment afinn polarity valence
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使用Python进行文本分析-第二版 自然语言处理从业者指南 文本分析有时会由于文本数据的非结构化和嘈杂的性质以及大量可用信息而变得不堪重负,令人沮丧。 “使用Python进行文本分析”是一本书,其中包含674页有用的信息,这些信息基于技术,算法,经验以及随着时间的推移在分析文本数据时吸取的各种经验教训。 该存储库包含本书中使用的数据集和代码。 我还将不时在此处添加各种笔记本和奖励内容。 继续看这个空间! 拿书 关于这本书 利用Python中的自然语言处理(NLP),并学习如何设置自己的健壮环境来执行文本分析。 第二版经过了重大修改,并根据NLP的最新趋势介绍了一些重大更改和新主题。 您将
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YouTube情绪分析 在此存储库中,您将找到用于对youtube视频评论,喜欢/不喜欢和观看进行探索性数据分析(EDA)的笔记本。 在jupyter笔记本中提供答案的各种分析问题都记录在“问题说明”文本文件中。 任何开始学习EDA的人都可以使用存储库中提供的数据,也可以使用笔记本作为各种分析技术及其实现的参考。 可以在以下链接上查看笔记本: : 。 只需复制此链接: : 到nbviewer网站并查看笔记本那里。
2022-12-14 16:21:51 59.04MB JupyterNotebook
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负面评价词语(英文).txt 负面评价词语(中文).txt 负面情感词语(英文).txt 负面情感词语(中文).txt 程度级别词语(英文).txt 程度级别词语(中文).txt 正面评价词语(英文).txt 正面评价词语(中文).txt 正面情感词语(英文).txt 正面情感词语(中文).txt 主张词语(英文).txt 主张词语(中文).txt
2022-11-28 15:16:47 82KB 语料 情感 中英文
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Sentiment_analysis_TP4.ipynb
2022-11-21 01:52:29 46KB
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