与所有其他零售公司一样，亚马逊努力解决客户评论中存在的欺诈和质量差的问题，并开发系统来识别公正和可靠的信息，以获得更好的客户体验。该分析试图将自然语言处理、情感分析和主题建模领域的现有工作应用到从 Amazon 检索的数据中。
有实际的需求才有行动的动力，因为一个朋友开了一家烤肉店，在大众点评上线了团购套餐，遭遇了几次中差评，朋友第一次接触这个，也不知道怎么回复和处理，于是向我寻求帮助。本人也不知道如何处理，正好最近在学R语言，于是就想到了不如通过R语言编写个简单的爬虫抓取大众点评上评论，参考其他店的回复和处理方式。爬取了数据，又可以拿来练手，做个简单的情感分析。 本文主要分以下三部分： 第一部分，编写爬虫抓取数据，主要的R包有XML包，RCurl包，readr包 第二部分，清洗数据和分词，主要的R包有stringr包，Rword
最近俄亥俄州立大学的认知研究科学家们在人脸识别技术和机器学习方面有了突破性进展，能够让电脑比人类更准确地读取面部表情进而识别情感状态。这种"情感识别处理"技术的潜在应用包括嵌入各种类型设备(包括诸如谷歌眼镜等可穿戴技术)的情感检测器。主要特点 扩展的情感数据库——为了便于研究，俄亥俄州立大学的研究人员招募了一些志愿者，对他们在诸如"你刚刚获得了意外的好消息("愉快地的惊讶")或"你闻到一股恶臭"("感到讨厌")等提示性信息下的脸部表情进行了拍摄。同时利用20世纪70年代晚期开发并且在21世纪00年代获得更新
情感分析指的是对新闻报道、商品评论、电影影评等文本信息进行观点提取、主题分析、情感挖掘。情感分析常用于对某一篇新闻报道积极消极分析、淘宝商品评论情感打分、股评情感分析、电影评论情感挖掘。情感分析的内容包括:情感的持有者分析、态度持有者分析、态度类型分析（一系列类型如喜欢（like），讨厌（hate），珍视（value），渴望（desire）等；或着简单的加权极性如积极（positive），消极（negative）和中性（neutral）并可用具体的权重修饰）、态度的范围分析（包含每句话，某一段、或者全文）。因此，情感分析的目的可以分为：初级：文章的整体感情是积极/消极的；进阶：对文章的态度从1-5打分；高级：检测态度的目标，持有者和类型。
「情感极性分析」是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统计
「情感极性分析」是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。 目前常见的情感极性分析方法主要是两种：基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。 1. 基于情感词典的文本情感极性分析 笔者是通过情感打分的方式进行文本情感极性判断，score > 0判断为正向，score < 0判断为负向。 1.1 数据准备 1.1.1 情感词典及对应分
使用到的数据集为IMDB电影评论情感分类数据集，该数据集包含 50,000 条电影评论，其中 25,000 条用于训练，25,000 条用于测试。每条评论被标记为正面或负面情感，因此该数据集是一个二分类问题。
机器之心报道 编辑：张倩、陈萍 ChatGPT 真的是「通才」吗？单拎出哪项能力都能完胜其他模型吗？哪些任务是 ChatGPT 擅长的，哪些不是？为了系统地探索这些问题，南洋理工大学博士生 Chengwei Qin、斯坦福大学计算机科学助理教授杨笛一等人进行了大量实验。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.06476.pdf 大型语言模型（LLM）已经被证明能够解决各种自然语言处理（NLP）任务，而且对于给定的下游任务，它们不依赖任何训练数据，借助适当的 prompt 就能
—— sentiment analysis based on sentiment dict
上次课给大家介绍了文本关键词提取的常用方法，本节课老shi将给大家讲解自然语言处理的另一个重要应用——文本情感分析。众所周知，很多场景下，我们都需要用到情感分析技术。比如，做金融产品量化交易，需要根据舆论数据来分析政策和舆论对股市或者基金期货的态度；电商交易需要根据买家的评论数据来分析商品的预售率等等。那么到底什么是文本情感分析，我们又该如何做文本情感分析呢？
随着语言模型不断扩展到前所未有的规模，对下游任务的所有参数进行微调变得非常昂贵，PEFT方法已成为自然语言处理领域的研究热点。PEFT方法将微调限制在一小部分参数中，以很小的计算成本实现自然语言理解任务的最先进性能。
上节课我们介绍了基于SnowNLP快速进行评论数据情感分析的方法，本节课老shi将介绍基于情感词典的分析方法。基于情感词典的分析方法是情感挖掘分析方法中的一种，其普遍做法是：首先对文本进行情感词匹配，然后汇总情感词进行评分，最后得到文本的情感倾向。目前使用较多的情感词典主要有两种：一种是BosonNLP情感词典，另一种是知网推出的情感词典。
深度学习（深度神经网络）作为机器学习的一个重要分支，持续推动了很多领域的研究和应用取得新的进展，其中包括文本处理领域的情感分类问题。由于可以对文本进行更有效的编码及表达，基于深度学习的情感分类对比传统的浅层机器学习和统计学方法，可以取得更高的分类准确率。当前，情感分析在互联网业务中已经具有比较广泛的应用场景，成为了一个重要的业务支持能力。本文结合腾讯鹅漫U品业务在中文文本情感分类上的应用和实践经验，与读者一起学习及探讨。
深度学习（深度神经网络）作为机器学习的一个重要分支，持续推动了很多领域的研究和应用取得新的进展，其中包括文本处理领域的情感分类问题。由于可以对文本进行更有效的编码及表达，基于深度学习的情感分类对比传统的浅层机器学习和统计学方法，可以取得更高的分类准确率。当前，情感分析在互联网业务中已经具有比较广泛的应用场景，成为了一个重要的业务支持能力。本文结合腾讯鹅漫U品业务在中文文本情感分类上的应用和实践经验，与读者一起学习及探讨。 一、 文本情感分析的发展与挑战 1. 情感分析的发展 情感分析（Sentiment
黄学东领衔，微软 Azure 认知服务研究团队重磅发布「视觉-语言-语音」多模态预训练模型 i-Code。在 5 项多模态视频理解任务以及 GLUE NLP 任务上树立了业界新标杆！ 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 人类的智能涉及多个模态：我们整合视觉、语言和声音信号，从而形成对世界全面的认识。然而，目前大多数的预训练方法仅针对一到两种模态设计。 在本文中，我们提出了一种多模态自监督预训练框架「i-Code」，用户可以灵活地将视觉、语音和语言的形式组合成统一的通用的向量表征。在该框架下，我们首先将各个模态的
为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。
本文介绍的是ICML2020论文《Description Based Text Classification with Reinforcement Learning》，论文作者来自香侬科技。
SnowNLP是一个Python库，用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法，具有简单易用的接口和丰富的功能。
当我们听说卷积神经网络（CNN）时，我们通常会想到计算机视觉。从Facebook的自动标记照片到自驾车，CNN使图像分类领域发生重大突破，它是当今大多数计算机视觉系统的核心。
用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环，它包含了用户对产品的评论，不管是好的坏的，都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥，网络公开数据的获取并不再是一个难题。简单点可以利用一些互联网的爬虫服务（如神箭手、八爪鱼等），复杂点也可以自己写爬虫。这里我们用爬虫来获取京东的评论数据。相对于亚马逊而言，京东比较坑。第一个坑是京东的反
商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果，难道你不想试试看？
前言:在上一篇文章中，已经介绍了Keras对文本数据进行预处理的一般步骤。预处理完之后，就可以使用深度学习中的一些模型进行文本分类。在这篇文章中，将介绍text-CNN模型以及使用该模型对imdb影评数据集进行情感分析。 正如上篇文章所说，文本分类的关键在于准确提炼文档或者句子的中心思想，而提炼中心思想的方法是抽取文档或句子的关键词作为特征，基于这些特征去训练分类器并分类。每个类别可以理解为一种中心思想，如情感分析中，分类器将样本分为两类，一类为正面评论，另一类为负面评论，而正面和负面评论正是该文本或句子的
用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环，它包含了用户对产品的评论，不管是好的坏的，都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。
摘要：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立。本文将介绍朴素贝叶斯算法的原理、应用场景以及如何使用Python中的scikit-learn库进行实现。
得物大模型训练与推理平台上线几个月后，我们与公司内部超过 10 个业务领域展开了全面的合作。在一些关键业务指标方面，取得了显著的成效，例如：
在我的上一篇博客“什么是嵌入，你能用它做什么”中，我谈到了嵌入可以把高维、非结构化的数据转换成低维的数值表示，可以用在各种机器学习模型中。
情感分析是一种常见的自然语言处理（NLP）方法的应用，特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中。通过这种方式，情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。尽管情绪在很大程度上是主观的，但是情感量化分析已经有很多有用的实践，比如企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线评论中的差评信息。 最简单的情感分析方法是利用词语的正负属性来判定。句子中的每个单词都有一个得分，乐观的单词得分为 +1，悲观的单词则为 -1。然后我们对句子中所有单词得分进行加总求和得到一个最终的情
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
词嵌入是自然语言处理中的关键技术之一，它通过将单词映射到高维空间，使得单词之间的关系得以保留，进而使得深度学习模型能够更好地理解和生成语言。
先以带有正向标签和负向标签的各1500条真实的中文酒店评论语料作为训练集用以训练分类器，剩余带有正向标 签和负向标签的各500条真实的中文酒店评论语料作为测试集测试不同分类算法、不同特征提取方法、不同维度的 准确度。
随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
媒体报道、微博内容、消费者购买评价等文本信息，正在成为大数据重要的组成部分。然而，人类使用的语言对计算机而言是模糊的、非结构化的，要处理和分析这部分数据，就必须用到自然语言处理技术。
文本分类是一种基于自然语言处理技术，对给定的文本进行分类的方法。具体而言，文本分类将一篇文本分配到一个或多个预定义的类别中，这些类别通常是事先定义好的，例如新闻、评论、垃圾邮件、商品分类等。 文本分类在实际应用中有着广泛的应用，例如在舆情监控、垃圾邮件过滤、新闻分类、商品分类、情感分析等领域。通过对海量文本数据进行分类，可以帮助用户快速准确地获得所需信息，从而提高效率。此外，文本分类还可以帮助企业识别消费者的意见和情感倾向，为其提供更好的产品和服务，增强市场竞争力。
组合范畴语法（CCG; Steedman, 2000）是一种高度词汇化的形式主义。Clark 和 Curran 2007 年提出的标准解析模型使用了超过 400 个词汇语类（或超级标记（supertag）），典型的解析器通常只包含大约 50 个词性标注。
机器学习和深度学习在时间序列数据的预测上具有很高的准确率，在金融机构中获得了广泛的应用。有大量的研究来进一步提升金融数据相关模型的准确率，本文要介绍的AlphaAI项目就是其中之一，AlphaAI使用栈式神经网络的架构（stacked neural network architecture ）来预测多只股票的价格。
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 5月，腾讯云神图、腾讯云OCR、语音识别、NLP推出全新功能；腾讯云慧眼、腾讯云神图人脸试妆、腾讯云神图人像变换、腾讯云神图自定义人像分割、腾讯云OCR、语音识别、NLP优化了核心性能。 腾讯云神图·人脸年龄变换 通过算法模型控制输入人脸图片的脸部肌肉紧致程度，肤质细腻程度，皱纹的多少，白发程度等年龄表达，生成从小孩到老年各个年龄平滑过渡的一系列图片，同时
1、预处理 几种情感分析方法比较 基于词典 准确率：准确率较高（80%以上），随着人工工作量的增加，准确率增加 优点：易于理解 缺点：人工工作量大 基于k_NN 准确率：很低（60% - 70%） 优
测试「虚拟警察」的记者来自美国调查新闻网站 The Intercept，他们在今年年初通过塞尔维亚-匈牙利边境时展开了测试。记者诚实地回答了所有问题，但最后却被「虚拟警察」判断为说谎，在 16 道测试题中答错了 4 道，得分为 48 分（满分 100）。评估记者测谎结果的匈牙利警察说，系统建议她接受进一步的检查，尽管这些检查后来并没有进行。
情感分析是一种自然语言处理技术，旨在识别和理解文本中表达的情感、情绪和情感倾向。它利用计算机算法和模型来分析文本中的情感表达，以确定文本的情感状态，例如正面、负面或中性。情感分析可以帮助我们理解人们在文本中表达的情感态度，从而揭示用户对产品、服务、事件或主题的情感倾向和观点。 情感分析在自然语言处理领域具有重要性和广泛应用。首先，情感分析可以帮助企业了解用户对其产品和服务的情感反馈。通过分析用户在社交媒体、在线评论和调查问卷中的情感表达，企业可以了解用户对其产品的喜好、满意度和不满意度，从而进行改进和优化。 其次，情感分析在舆情监测和品牌管理中发挥关键作用。通过分析公众对特定事件、品牌或产品的情感反馈，可以及时了解公众对品牌形象的看法，从而进行舆情应对和品牌形象的管理。此外，情感分析在社交媒体挖掘、市场调研和消费者洞察方面也具有广泛的应用。通过分析用户在社交媒体平台上的情感表达，可以了解用户对不同产品、话题和事件的看法和情感态度，为市场调研和推广活动提供有价值的信息。 本文旨在介绍情感分析的概念和定义，强调情感分析在自然语言处理领域的重要性和应用广泛性。同时，我们将探讨情感分析的方法和技术，分析其在不同领域的应用，并讨论情感分析面临的挑战和未来发展方向。
近年来，深度学习已经成功应用到多种问题中。迁移学习在计算机视觉问题上的成功运用使得许多应用成为可能：VGG[6] 和 ResNets [7] 等大型 CNN 在 ImageNet 等大型图像数据集上进行预训练 [8,9] 然后在计算机视觉任务中作为骨干网络架构。这些模型可以为新任务提取有用的特征，而无需在执行每个任务时都从头开始训练 [2], [10]–[12]。
其中公式推导这一部分较为重要，利用条件概率解决问题也是朴素贝叶斯的基本思想，所以理解贝叶斯准则如何得到，以及如何应用十分重要，也是后期构建算法的基础。
论文名称：Domain Independent Unsupervised Learning to grasp the Novel Objects
在我的统计学硕士学位论文项目过程中，我专注于情感分析的问题。情感分析是自然语言处理的一个应用，目的是识别情感(积极的vs消极的vs中性的)，主观性(客观的vs主观的)和情感状态。我在这个特别的项目上工作了9个多月，同时在Tsiamyrtzis和Kakadiaris教授的监督下使用了几种不同的统计方法和技术。
选自TowardsDataScience 作者：Nimesh Sinha 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文对 LSTM 进行了简单介绍，并讲述了如何使用 LSTM 在 Keras 中快速实现情感分析任务。 长短期记忆网络通常被称为 LSTM，它是由 Hochreiter 和 Schmiduber 提出的，被广泛地应用在语音识别、语言建模、情感分析和文本预测中。在深入 LSTM 之前，我们首先应该理解对 LSTM 的需求，这个可以通过 RNN 在实际应用中的缺陷来解释。所以我们就从
情感分析可能是最常见的 自然语言处理 的应用之一。我无需去额外强调在客服工具中情感分析的重要性。本文将利用循环神经网络，训练出一个基于 IMDB 数据集的电影评论分类器。如果你想了解更多关于深度学习在情感分析中的应用，这里推荐一篇很棒的论文。
经典的细粒度情感分析（ABSA，Aspect-based Sentiment Analysis）主要包含三个子任务，分别为属性抽取、观点抽取以及属性-观点对的情感倾向判定三个级联任务。
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