基于LSTM结构的文本情感分析，张玉环，钱江，随着互联网的迅猛发展，越来越多的用户在互联网上发表着自己的评论，这些评论中包含着很多有价值的信息，而这些对于厂家进一步了

基于BiGRU-CNN的中文评论文本情感分析，张苗，张征，近年来，互联网上中文评论文本的激增使得使用深度学习方法进行评论文本情感分析成为一种趋势。目前常用的深度学习模型是基于卷积

对中文文本情感分析的研究进行了综述。将情感分类划分为信息抽取和情感识别两类任务, 并分别介绍了各自的研究进展; 总结了情感分析的应用现状, 最后提出了存在的问题及不足。

情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一部分，其目的是通过分析一些主观文本来挖掘情感倾向的过程。 随着单词向量的发展，深度学习在自然语言处理中Swift发展。 因此，基于深度学习的文本情感分析也得到了广泛的研究。 本文主要分为两个部分。 第一部分简要介绍了情感分析的传统方法。 第二部分介绍了基于深度学习的几种典型情感分析方法。 归纳和分析了情感分析的优缺点，为学者的深入研究奠定了基础。

说明 微博二分类语料，共有10+万

基于BERT的多语言文本情感分析 介绍 社交媒体广泛用于现代人的交流中，推特在英语国家中广泛用于表达情感。 微博在中国被广泛用作同一工具。 他们两个都通过几段文字表达了情感。 有必要设计一种可以对多种语言进行情感分类的系统。 对文本进行情感分类的困难如下。 首先，具有讽刺意味的是，例如交通警察因未付停车费而将他的驾照吊销了。 其次，在与域相关的问题中，例如，我的计算机的冷却系统声音非常大，这是负面的。 可以肯定地说我家的声音很大。 第三，网络流行词也将影响情绪分析，意义在标记化后将完全改变。 为了避免副作用，必须添加人工干预。 第四，文本相对简短，有时会有所遗漏，所有这些都会导致歧义或参考错误。 传统的将统计和规则结合起来的方法不能很好地解决这些难题。 深度学习强大的特征提取能力可以很好地解决这些问题。 Google在2018年10月提出了Bert模型[1]。 该模型不仅集成了LSTM

基于深度学习的情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析，可以判定积极和消极，对于消极评论，还可以判断其具体类别，比如物流不好或者服务差等等。内含项目源代码和开发文档。

8000多条酒店评论文本和词向量模型

基于酒店评论的文本情感分析-附件资源

基于TensorFlow的中文文本情感分析完整项目，提供环境配置信息、保姆级注释，新手小白也可搭建。