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情感分析的新方法,使用word2vec对微博文本进行情感分析和分类

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

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少数派实测报告:AI巨无霸模型GPT-3 | 附送API 调用方法「AI核心算法」

编者按:在今年5月29日,OpenAI 发表了一篇关于 GPT-3 的论文,论文描述了他们的下一代基于 Transformers 的文本生成神经网络。其中最值得注意的是,与之前 GPT-2 迭代的 15 亿个参数相比,新模型有 1750 亿个参数:模型尺寸扩大了近 117倍!要知道,今年2月微软推出的深度学习模型 Turing NLG 的参数规模是 170亿,是前任“史上最大语言模型英伟达“威震天”(Megatron)的两倍,但只有GPT-3的十分之一。不过,在围观群众的一片惊呼声中,GPT-3 却没有引起广泛的技术性讨论,模型参数和对算力的要求都太过惊人,大部分群众只能远观而无法上手。

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【NLP年度重磅盘点】12项重大行业突破!详解2017年深度学习加持下的NLP大事件

翻译 | 林椿眄、刘畅、彭硕 编辑 | Donna Suisui 过去几年,深度学习架构和算法在图像识别和语音处理等领域取得了重大的进步。而在NLP(自然语言处理)领域,起初并没有太大的进展。不过现在,NLP领域取得的一系列进展已证明深度学习技术将会对自然语言处理做出重大贡献。一些常见的任务如实体命名识别,词类标记及情感分析等,自然语言处理都能提供最新的结果,并超越了传统方法。另外,在机器翻译领域的应用上,深度学习技术所取得的进步应该是最显著的。 这篇文章中,我将在通过一些深度学习技术来阐述2017年N

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