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为什么情感分析的准确率得分为零
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训练数据包含大约20000行标题：id, sentiment, text 我将情感映射为以下内容： df.sentiment= df.sentiment.map({"Neutral": 1, "Negativeavg 0.20 0.33 0.25 4000
weighted avg 0.35 0.59 0.44 4000 为什么我同时使用Negative: 0和Positive: 2的0.00？
浏览 43提问于2021-04-04得票数 1
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我正在做情感分析，我正在使用这个链接中给出的数据集：http://www.cs.jhu.edu/~mdredze/datasets/sentiment/index2.html和我已经将我的数据集划分为50:50的比例。50%用作测试样本，50%用作训练样本，从训练样本中提取特征并使用Weka分类器进行分类，但我的预测准确率约为70-75%。谁能推荐一些其他的数据集来帮助我提高
浏览 9提问于2014-07-07得票数 16
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这个问题可能含糊其辞，但我会尽量用最好的语言来表达。(0，39.88) (1，73.07) (2，69.65) (3，51.43) (4，76.74)
我正在努力的选择是，我现在应该选择什么方法来计算评论片段的总体评分。结果是好的，但可悲的是，百
浏览 0提问于2011-07-25得票数 0
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我正在尝试训练一个情感分析模型，下面是我训练过的多项朴素贝叶斯分类器，准确率为84%。我是这个领域的新手，任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2019-01-25得票数 0
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我在研究情绪分析。使用文档级、句子级和方面级的目的是什么？这本书里说，方面层次情感分析是对回顾中提到的实体的各个方面进行分类。
谢谢。
浏览 0提问于2017-11-22得票数 0
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情感分析java库
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我有一些未贴标签的微博帖子，我想创建一个情感分析模块。因此，我想建议我一些图书馆或一些网络服务。我想要一个经过测试的图书馆。这篇文章的语言是英语。并进行了预处理。我使用的编程语言是Java
浏览 9提问于2014-11-15得票数 7
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无监督情感分析
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我读了很多文章，解释了在情绪分析系统真正工作之前，需要一组初始的文本，这些文本要么被归类为‘正面’，要么被归类为‘负面’。我的问题是:有没有人尝试过对“积极的”形容词和“消极的”形容词进行基本的检查，考虑到任何简单的否定词，以避免将“不快乐”归类为积极的？如果是这样的话，有没有文章讨论为什么这个策略不现实呢？
浏览 0提问于2010-10-13得票数 48
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如果我在Python中使用TextBlob获得文本(正/负)的数据标签0/1，然后使用logistic回归进行训练和预测，这是基于特征的方法还是基于规则的方法？
浏览 0提问于2021-12-05得票数 0
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我在java中实现了KNN分类器，得到了一个奇怪的结果。如果我对一个数据集进行情感分析，比如亚马逊图书评论，我得到了55%的准确率。但是如果我使用KNN进行类别分类，例如相机或书籍，那么我得到了95%的准确率。
有一些解释我的代码是错误的吗？有什么想法吗？
浏览 1提问于2013-04-24得票数 0
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我正在尝试对图像进行情感分析。我有4节课--很好笑，不好笑。我尝试了像VGG16/19 densenet201这样的预训练模型，但我的模型过于拟合，训练准确率超过95%，测试精度约为30 %。
浏览 0提问于2020-03-02得票数 0
我在Kaggle上的IMdb数据集上执行情感分析。我对二元模型使用了弓方法，这给了我大约89%的不错的准确率。但是我不知道如何使用单词嵌入来达到同样的效果:我应该使用平均单词向量还是doc2vec？
浏览 3提问于2018-12-25得票数 1
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我正在做一个项目，在这个项目中，我必须从用户获得的评论(通过评论)中检测情绪。我的任务是在至少5种情绪中对评论进行分类:快乐、满足/不满意、失望、悲伤、喜悦。我能找到一个已经存在的模型，在那里我可以分析每个评论中的情绪。我的输出需要给出评论是高兴的还是悲伤的/愤怒的等等。我愿意使用RNN技术。有人能帮我做我的项目吗？谢谢。
浏览 0提问于2019-12-15得票数 2
我正在使用CoreNLP来计算给定文本的情感。我已经成功地执行了它的英文版本。我需要为其他语言做同样的事情，比如印地语。我可以知道如何训练该系统并将其用于其他语言吗？以下是英语的代码：props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, parse
浏览 2提问于2014-04-16得票数 3
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测试数据的用途是什么？只是为了计算分类器的准确率吗？我正在使用朴素贝叶斯对推文进行情感分析。一旦我使用训练数据训练我的分类器，我就使用测试数据来计算分类器的准确性。如何使用测试数据来提高分类器的性能？
浏览 0提问于2015-03-02得票数 0
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用于情感分析的NLP和机器学习
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我正在尝试写一个程序，它接受文本(文章)作为输入，并输出这个文本的极性，无论它是积极的还是消极的情绪。我已经广泛地阅读了不同的方法，但我仍然感到困惑。我读到了许多技术，比如分类器和机器学习。我想要方向和明确的指示，从哪里开始。例如，我有一个需要数据集的分类器，但我如何将文本(文章)转换为分类器的数据集。如果有人能告诉我解决这个问题的逻辑顺序，我会很高兴的。提前感谢！PS:请注明任何相关的算法或开源实现
问候你，迈克
浏览 5提问于2011-10-04得票数 14
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我试图为一个定制数据(政府部门具体数据)创建一个情感分析算法，而不像任何其他社交媒体数据等。这些数据是存在的，但我需要将这些数据归类为正反两类。在什么基础上，我需要把这些数据分类为正的还是负的。我问这个问题的原因是，准备一个好的
浏览 0提问于2016-10-28得票数 2
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我在python中从零开始制作了一个卷积神经网络来分类MNIST手写数字(集中式)。它由8个3x3核的单卷积网络、2x2个最大池层和一个以softmax为激活函数的10个节点密集层组成。当我把整个训练集训练成一个批次大小为1的时代时，我的准确率为95%。然而，当我尝试一个较大的批次大小(16，32,128)时，学习变得非常嘈杂，最终的准确率在47%-86%之间。为什么我的网络在小批量上表现得
浏览 0提问于2021-02-04得票数 0
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医院候诊时间的情感分析
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我一直在尝试从患者在医院的评论中推断出一个及时性分数(基于患者等待时间的分数)。可用的数据是患者的评论和他们对整体体验的评分。问题是，我没有为患者的及时性评分贴标签，而是对整个经历进行了评级。像“我已经等待了很长时间，但这段经历是值得的”这样的评论具有良好的背景和良好的评分，应该会返回一个有点糟糕的及时性分数，同样的，“等待时间很短，但这并不能证明糟糕的服务是合理
浏览 1提问于2019-12-05得票数 0
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我是NLP和伯特模型的新手。我现在想做的是使用模型在Twitter上进行主题标签 ("neg“、"neu”、"pos")的情绪分析，但准确率约为50% (我尝试了从Kaggle获取的w标签数据)。因此，我的想法是：(1)首先，我将用IMDB数据集对Distilbertmodel (Model 1)进行调整，( 2 )在此之后，我将从Twitter帖子中获取一些数据，我将对它们进行情感分析并得到结
浏览 3提问于2022-03-09得票数 0
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基于感知器的情感分析
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我正在尝试使用感知器来实现情感分析，以便在python中获得更好的准确性。我迷失在数学的排序，并需要简单的解释如何移植它用于情感分析。已经有一篇论文发表在同一篇文章上：
这里有谁能解释得清楚详细吗？我有一个训练数据集和测试数据集，每个数据集都有5000篇评论，并且我得到了78 %的准确性。有人告诉我感知器会给我88%的准确度，我很想去实现它。
浏览 6提问于2013-11-05得票数 2
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