这是关于微博情感分析的语料，类别分好，可以直接投入分析程序中使用，方便大家研究情感分类，免去大家写爬虫或API等方式爬取数据的烦恼

本次建设的新闻舆情监控系统，其系统用例分别为用户和管理员。用户具有用户登录、新闻查看、观看新闻、新闻评论、个人信息查看、个人信息修改、用户退出等功能。管理员具有新闻管理、留言管理、个人信息管理、修改密码、舆情监控等功能。 使用前请仔细查看说明文档

《知网》情感分析用词语集（beta版）

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是一个情感分类的项目，前面是对emotion数据集的处理和分析，以及将整个数据集分词以及处理成模型的输入形式。 主要是通过加载一个文本分类的预训练模型，然后在数据集上面进emotion数据集上面的fine-tuning。然后对训练好的模型进行效果的分析，包括F1，Precision和Recall等。 fine-tune transformers distilbert-base-uncased - distilbert 是对 bert 的 distill 而来 - 模型结构更为简单， - bert-base-uncased 参数量：109482240 - distilbert-base-uncased 参数量：66362880 - trainer默认自动开启 torch 的多gpu模式， - `per_device_train_batch_size`: 这里是设置每个gpu上的样本数量， - 一般来说，多gpu模式希望多个gpu的性能尽量接近，否则最终多gpu的速度由最慢的gpu决定， - 比如快gpu 跑一个batch需要5秒。

将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合，提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型，并在TensorFlow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和F₁测度等衡量指标，与现有的方案对比表明，提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络方法有明显的优势。

2022年全国数据分析大赛B题目全部代码，餐饮评价情感倾向包含分词，建模等操作

pytorch实现文本情感分析详细教程 关键词：python，情感分析，英文文本分类，Bi-LSTM 训练集准确度高达98%，验证集准确度最高达到82%，数据集来自竞赛平台DataCastle，竞赛链接为：https://challenge.datacastle.cn/v3/cmptDetail.html?spm=5176.12282016.0.0.31ed52e3oG2G01&id=359，本代码可以帮助大家获取前70的排名成绩，后续可以进行二次修改，有望冲击前50。

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武汉数据分析 该系列资源是Python疫情大数据分析，涉及网络爬虫，可视化分析，GIS地图，情感分析，舆情分析，主题挖掘，威胁情报溯源，知识图谱，预测预警及AI和NLP应用等。博客阅读，武汉必胜，湖北必胜，中国必胜！ 发布者：Eastmount CSDN YXZ 2020-02-20 译文推荐： 我们们中国人一生的最高追求，为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。以一人之力系。他们真是做到了，武汉加油，中国加油！