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情感词典是什么_中文情感分析词典

【实例简介】 1.褒义词及其近义词;2.否定词典;3.情感词汇本体;4.清华大学中文褒贬词典;5.台湾大学NTUSD情感词典;6.知网情感词典;7.汉语情感极值表;8.情感词典及其分类。 【实例截图】 【核心代码】 SentimentAnalysisDic `– SentimentAnalysisDic |– 知网Hownet情感词典 | |– 主张词语(中文).txt | |– 主张词语 中文).txt | |– 程度级别词语(英文).txt | |– 负面情感词语(中文).txt | |– 负面情感词语(英文).txt | |– 负面评价词语(中文).txt | `– 负面评价词语(英文 ).txt |– 否定词典 | `– 否定.txt |– 台湾大学NTUSD简体中文情感词典 | |– NTUSD_negative_simplified.txt | |– NTUSD_positive_simplified.txt | `– 情感词典及其分类.xls |– 汉语情感词极值表 | `– 汉语情感词极值表.txt |– 褒贬词及其近义词 | `– 褒贬词及其近义词.xls `– 清华大学李军中文褒贬义词典 |– tsinghua.negative.gb.txt

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基于词典规则的中文分词

全文字数:5232字 阅读时间:15分钟 前言 中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别,不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。 由于中文文本是由连续的汉字所组成,因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式,中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。 基于词典规则的中文分词简单来说就是将中文文本按照顺序切分成连续词序,然后根据规则以及连续词序是否在给定的词典中来决定连续词序是否为最终的分词结果。不同规则对应最终的分词结果是不一样的。 假设现在有段中文文本"网易杭研大厦",并且词典中包含["网易", "杭研", "大厦", "网易杭研", "杭研大厦", "网易杭研大厦"]。 : 待分词的中文文本 :param dic: 词典 :return: 分词结果 """ word_list = [] i = 0 while i < len

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    中文金融领域情感词典构建「建议收藏」

    文章基于简单算法和人工判断,使用多阶段剔除法,构建了 中文金融情感词典CFSD(ChineseFinancialSentimentDictionary), 这个词典能帮到那些想用文本分析研究会计金融领域的中文文档的研究者 本篇教程主要分为两部分: 这篇论文如何构建 中文金融情感词典 大邓将论文附录中的词典整理好给大家用 一、构建中文金融情感词典 情感分析目前有两大方式,情感词典法和机器学习法。 但由于语言差异,英文的情感词典无法直接应用于中文的情感分析,而且目前中文的情感词典(如HOWNET、DLUTSD、NTUSD)都是通用性词典(大多是形容词副词),并不是专业领域词典。 基于算法和人工判断, 使用多阶段剔除法来构建 中文金融情感词典CFSD。 剔除掉与金融不关的词(包括相似词、同义词),构建出 CFSD0.2版的中文金融情感词典 合并 CFSD0.0、CFSD0.1、CFSD0.2,剔除掉重复词,最终构建出 CFSD中文金融情感词典

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    基于词典中文情感倾向分析算法设计

    目前,情感倾向分析的方法主要分为两类:一种是基于情感词典的方法;一种是基于机器学习的方法,如基于大规模语料库的机器学习。 前者需要用到标注好的情感词典,英文的词典有很多,中文主要有知网整理的情感词典Hownet和中国台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典,还有哈工大信息检索研究室开源的《同义词词林》可以用于情感词典的扩充 段落篇章级情感分析主要是针对某个主题或事件进行倾向性判断,一般需要构建对应事件的情感词典,如电影评论的分析,需要构建电影行业自己的情感词典效果会比通用情感词典效果更好;也可以通过人工标注大量电影评论来构建分类器 2、情感定位 本文基于已有的中文情感词库,构建了一张情感词表,然后对文本进行中文分词处理,将处理后得到的单词依次与预先构建好的情感词表逐个查找,若能找到,则是情感词,并读取情感极性及相应权值,否则,不是情感词 基于情感词典中文微博情感倾向分析研究 (Master’s thesis, 华中科技大学) 王飞跃,李晓晨,毛文吉,王涛. (2013). 社会计算的基本方法与应用 (pp. 36-49).

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    中文情感词典的构建与使用_文本情感识别

    但由于中文的多变性,语义的多重性与数据集的缺乏,使得国内的情感分析暂落后于国外。本文将记录博主在项目中构建情感词典的经验,欢迎大家指正。 我们首先将情感词典分为通用情感词典与专用情感词典。 1.通用情感词典的构建 通用情感词典的构建主要是通过将目前开源的情感词典整合起来,筛去重复和无用的单词。 目前网上开源的情感词典包含有:知网(HowNet)情感词典、台湾大学(NTSUSD)简体中文情感极性词典、大连理工大学情感词汇本体。 2.通用情感词典的扩展 上述情感词典年代都已经比较久远,所以我们可以采取一定方法对其扩展。这里我们采用的方法是将词典的同义词添加到词典里。 构建特定领域的情感词典需要利用PMI互信息计算与左右熵来发现所需要的新词。

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    从字到词,大词典中文BERT模型的探索之旅

    在本文中,我们提出了对BERT的一些改进,将中文BERT词模型的词典大小进行了大幅扩充,并在多个下游任务上测试了大词典BERT的表现。 另外一种方式是对语料进行分词,直接训练基于词的中文BERT模型。不过由于中文词典很大,在谷歌BERT上使用大词典会导致显存溢出。使用小词典的话会导致大量的OOV。 动态词典 谷歌BERT模型使用固定的词典,即对不同的语料和下游任务,均只使用一个词典。这对基于字的模型是合理的。因为中文字的数量有限,使用谷歌提供的大小为21128的词典不会有OOV的问题。 但是对于基于词的BERT模型,使用固定词典则会有严重的问题。下表展示了使用中文维基百科作为预训练语料,在多个下游任务上的OOV词语数量以及OOV词语数量占总词典大小的百分比。 总结 在本文中我们介绍了如何通过改进BERT的softmax层和embedding层来扩充中文词模型的词典规模,从而减缓未登录词的问题。

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    基于词典和朴素贝叶斯中文情感倾向分析算法

    基于词典的金融情感分析 ? 基于词典中文情感倾向分析算法.png 宁馨的点评 国庆活动,用62开头的信用卡可以6.2元买一个印有银联卡标记的冰淇淋, 有香草,巧克力和抹茶三种口味可选,我选的是香草口味,味道很浓郁。 ,依赖人工标记的词典,所以需要大量的人力。 如果遇到是情感词但是词典里没有,就设计到另一种在NLP经常用到的技术 「 文本相似度 」。 以上步骤可以更加优化,比如用决策树来判断句法规则。 基于机器学习的情感分析.png 相对于「 基于词典的分析 」,「 基于机器学习 」的就不需要大量标注的词典,但是需要大量标记的数据,比如: 还是下面这句话,如果它的标签是: 服务质量 - 中 (有三个级别

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    【前端词典】继承

    继承于我们前端来说绝对是非常熟悉也必须熟悉的一个高频必懂知识点。熟悉到只要是面试一定会有关于继承的问题;而且源码中继承的使用也随处可见。

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    Mdict词典文件

    Mdict词典文件 作者:matrix 被围观: 2,640 次 发布时间:2013-01-26 分类:兼容并蓄 | 一条评论 » 这是一个创建于 3504 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变 网上收罗来的MDX词典文件。 常用中文词典:http://dl.vmall.com/c0969vmpa2 几个英汉词典:http://dl.vmall.com/c0l1rztt8c 15万词的美式发音库,共376M大小,分4个压缩包 FileID=232113 掌上百科N多 词典:http://pdawiki.5d6d.net/bbs.php

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    Python进阶01 词典

    我们要介绍一个新的类,词典 (dictionary)。与列表相似,词典也可以储存多个元素。这种储存多个元素的对象称为容器(container)。 基本概念 常见的创建词典的方法: >>>dic = {'tom':11, 'sam':57,'lily':100} >>>print type(dic) 词典和表类似的地方,是包含有多个元素,每个元素以逗号分隔 比如上面的例子中,‘tom’对应11,'sam对应57,'lily'对应100 与表不同的是,词典的元素没有顺序。你不能通过下标引用元素。词典是通过键来引用。 >>>print dic['tom'] >>>dic['tom'] = 30 >>>print dic 构建一个新的空的词典: >>>dic = {} >>>print dic 在词典中增添一个新元素的方法 与表类似,你可以用len()查询词典中的元素总数。 >>>print(len(dic)) 总结 词典的每个元素是键值对。元素没有顺序。

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    SenticNet情感词典介绍

    在进行情感分析时,一个好的情感词典能够让我们的工作事半功倍,较为出名的情感词典有SentiWordNet,General Inquirer等,这篇博客将介绍另外一个出色情感词典,SenticNet。 下载使用 SenticNet提供了各种类型、任务、语言的词典,都可以从该页面下载。 最新的SenticNet5包含100,000个自然语言概念,可以通过以下三种途径获取。

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    MapReduce实现与自定义词典文件基于hanLP的中文分词详解

    ,而这些词汇可能并不包含在官方jar包自带的分词词典中,故而我们希望提供自己的词典文件。 首先,我们定义一个测试的句子,并用系统默认的词典进行分词,可看到效果如下图所示: 图7.jpg 假设在我们的专业领域中,“词分”,“自试” 都是专业术语,那么使用默认词典就无法将这些目标词分出来了。 这时就要研究如何指定自定义的词典,并在代码中进行调用。这时有2种方法。 1. 注意,如果你不想显示/n /nr这样的记性,也可以将上述配置文件中最后一行 ShowTermNature=true 修改为 ShowTermNature=false 注意,这时候,运行成功的话,会在词典目录下生成一个词典缓存文件 而我们现在想做的就是添加了一些自定义词汇,那么,是否我们将其中的词典缓存文件替换掉,就行了呢?动手试下才知道嘛。

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    分享一个强大的英汉词典开源数据库

    最近,大牛 @韦易笑 在知乎上看到我们的项目之后,建议增加 lemma(原型单词)转换以提高词频统计的准确性,并推荐了他制作并维护的开源项目:英汉词典数据库 ECDict。 项目地址: https://github.com/skywind3000/ecdict 项目介绍(部分内容摘自项目说明): ECDict 是一份英文->中文字典的双解词典数据库,根据各类考试大纲和语料库词频收录各类单词的英文和中文释义 ECDict 项目可以为你开发需要内嵌词典的软件或单词查询统计的项目时提供极大的便利。 即使你不是一个开发者,只是想要一个词汇量丰富的英汉词典,同样也可以使用 ECDict 搭配开源词典工具 GoldenDict,或者欧陆、MDict、StarDict、BlueDict、EDWin,甚至导入 kindle 词典中使用。

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    Eudic欧路词典 for Mac(英语词典翻译查询工具)

    Eudic欧路词典 mac版是一款英语词典翻译查询工具,可以通过软件进行深度的英文学习,单词模糊搜索、拼写校正、单词发音朗读、鼠标取词、划词翻译等。 id=MjU2NjEmXyYyNy4xODYuMTI0LjQ%3D功能介绍50万条常用例句库,不需联网也能搜索例句文章短句翻译功能支持繁体中文输入,支持解释以繁体中文显示独创LightPeek划词搜索功能

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    词典中最长的单词

    leetcode题号:720 给出一个字符串数组words组成的一本英语词典。从中找出最长的一个单词,该单词是由words词典中其他单词逐步添加一个字母组成。 words = ["a", "banana", "app", "appl", "ap", "apply", "apple"] 输出: "apple" 解释: "apply"和"apple"都能由词典中的单词组成

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    NLTK-003:词典资源

    词典或者词典资源的意思是一个 词或短语 以及一些相关信息的集合。例如:词性和词意定义等相关信息。词典资源附属于文本,通常在文本的帮助下创建和丰富。 fileid, name[-1]) for fileid in names.fileids() for name in names.words(fileid)) cfd.plot() 发音的词典 属于表格词典 ,NLTK中包括美国CMU发音词典,它是为语音合成器使用而设计的。 entries = nltk.corpus.cmudict.entries() for entr in entries: print(entr) 输出结果: 对任意一个词,词典资源都有语音的代码

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    软件推荐(Glodendict) -- 本地词典

    阅读完本篇,我期望你能够在没有网络的情况下,又想在电脑上查看单词啥意思的时候,可以看看阿涛啦同学写的这篇文章 今天是软件专场的倒数第86场,跟大家分享的是电脑离线词典工具软件--Glodendict。 安装完以后打开你会看到如下界面,其中1是你电脑上已经导入的词典的离线字典文件,可以看到有牛津词典、维基百科,其他的我记不住,你们后期自己感受吧。 2就是最开始的介绍,3是如果你查的单词在词典中命中,那么会显示在这里供你选择,其他的你应该看的懂的。 ? 我们尝试下输入“SuerStar",可以看到它能够查出这个单词的,中文意思并给你例子介绍,然后能够查近义词反义词等等,还有它还可以发音,功能还有很大,其他的同学们自己去体会吧,词典的选择也多的。 至此,关于本地词典的介绍就到这里了,这个也有手机版本,如有需要可访问楼下链接。 官网地址: http://goldendict.org/

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    python爬取有道词典

    一、网页分析 打开Google浏览器,找的有道词典的翻译网页(http://fanyi.youdao.com/) 打开后摁F12打开开发者模式,找Network选项卡,点击Network选项卡,然后刷新一下网页

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