本教程在IMDB大型影评数据集 上训练一个循环神经网络进行情感分类。 导入matplotlib并创建一个辅助函数来绘制图形 1. 设置输入管道 IMDB大型电影影评数据集是一个二元分类数据集，所有评论都有正面或负面的情绪标签。 使用TFDS下载数据集，数据集附带一个内置的子字标记器 由于这是一个子字 ...
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2019-06-05 22:20:39
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5. 朴素贝叶斯视频 举个在 NLP 的应用 给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是positive，还是negative 为了解决这个问题，可以只看其中的一些单词 这段文字，将仅由一些单词和它们的计数代表 原始问题是：给你一句话，它属于哪一类 通过 bayes rules 变成一个比较简单容易 ...
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2019-05-28 17:05:22
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一、预选赛题 文本情感分类模型 本预选赛要求选手建立文本情感分类模型，选手用训练好的模型对测试集中的文本情感进行预测，判断其情感为「Negative」或者「Positive」。所提交的结果按照指定的评价指标使用在线评测数据进行评测，达到或超过规定的分数线即通过预选赛。 二、比赛数据 训练集数据：(6 ...
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2019-05-26 19:54:49
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上一篇博客用词袋模型，包括词频矩阵、Tf-Idf矩阵、LSA和n-gram构造文本特征，做了Kaggle上的电影评论情感分类题。 这篇博客还是关于文本特征工程的，用词嵌入的方法来构造文本特征，也就是用word2vec词向量和glove词向量进行文本表示，训练随机森林分类器。 一、训练word2vec ...
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2019-05-19 18:10:28
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源码：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py 及keras中文文档 1.imdb数据集 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论，以情绪（正面/负面）标记。评论已 ...
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2019-04-08 13:14:20
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对抗攻击概念： 通过对输入添加微小的扰动使得分类器分类错误，一般对用于深度学习的网络的攻击算法最为常见，应用场景包括目前大热的CV和NLP方向，例如，通过对图片添加精心准备的扰动噪声使得分类器分错，或者通过对一个句子中的某些词进行同义词替换使得情感分类错误。 对抗攻击分类： 关于攻击的分类有很多种， ...
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2019-03-28 13:38:09
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按情感价值正负可以分为正向情感与负向情感，正向情感是人对正向价值的增加或负向价值的减少所产生的情感，如愉快、信任、感激、庆幸等；而负向情感是人对正向价值的减少或负向价值的增加所产生的情感，如痛苦、鄙视、仇恨、嫉妒等。 根据价值的强度和持续时间的不同，情感可分为心境、热情与激情。心境是指强度较低但持续 ...
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2019-01-14 18:52:01
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环境 win8, python3.7, jupyter notebook 正文 什么是情感分析?(以下引用百度百科定义) 情感分析（Sentiment analysis），又称倾向性分析，意见抽取（Opinion extraction），意见挖掘（Opinion mining），情感挖掘（Senti ...
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2018-11-16 14:00:17
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接下来,开始构建分类器: 生成的WordCount是一个字典.键值对的形式 这里的键是某一个单词,对应的值是该单词的个数 图像化查看一下原始数据 ,这里我们取出第一个商品的评价 抽取评价数量最多的商品,这里叫做Vulli Sophie 根据评分进行分组可视化 说明,我们要构建我们的情感分类器,我们可 ...
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2018-10-31 15:39:38
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分类问题有时是个回归问题。这就需要找到阈值来将样本准确地划分到类别。 例如一个文本情感分类问题：情感有0（消极）、1（中性）、2（积极）三种类别。回归器返回的情感的分值分别为0.2,0.3,0.4,0.45,0.66,1.2,1.3,1.4，它们对应的类别分别为0，0，1，2，1，1，2，2，需要找 ...
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2018-08-30 00:14:07
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