本示例的过程是: 1. 音频转文本 2. 利用文本获取情感倾向分析结果 3. 利用文本获取关键词提取 首先是讯飞的语音识别模块.在这里可以找到非实时语音转写的相关文档以及 Python 示例.我略作了改动,让它可以对不同人说话作区分,并且作了一些封装. 语音识别功能 weblfasr_python3_demo.py 文件: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 讯飞非实时转写调用demo(语音识别) "&…

基于Labelstudio的UIE半监督智能标注方案(本地版) 更多技术细节参考上一篇项目,本篇主要侧重本地端链路走通教学,提速提效: 基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版),提效 更多内容参考文末码源 自然语言处理信息抽取智能标注方案包括以下几种: 基于规则的标注方案:通过编写一系列规则来识别文本中的实体.关系等信息,并将其标注. 基于规则的标注方案是一种传统的方法,它需要人工编写规则来识别文本中的实体.关系等信息,并将其标注. 这种方法的优点是易于理解和实现…

基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案,提升标注效率! 项目链接见文末 人工标注的缺点主要有以下几点: 产能低:人工标注需要大量的人力物力投入,且标注速度慢,产能低,无法满足大规模标注的需求. 受限条件多:人工标注受到人力.物力.时间等条件的限制,无法适应所有的标注场景,尤其是一些复杂的标注任务. 易受主观因素影响:人工标注受到人为因素的影响,如标注人员的专业素养.标注态度.主观判断等,易受到人为误差的干扰,导致标注结果不准确. 难以满足个性化需求:人工标注无法满足所有标注场…

文章目录 项目背景 获取数据 情感倾向 senta_bilstm 模型 情感划分 数据描述 数据分析 总体评论倾向 评论分布 各分布的情感倾向 评论分词 去除停用词 绘制词云图 结论 源码地址 本文可以学习到以下内容: 使用 pandas 中的 read_sql 读取 sqlite 中的数据 使用飞浆模型 senta_bilstm 对评论数据进行情感分析 使用飞浆模型 lac 对评论数据进行分词 使用 groupby+agg 方法统计评论主题中消极和积极用户分布 使用 value_counts…

f=open('test.txt','a+',encoding='utf-8') for index,row in cxzg.iterrows(): text=str(row['text']) text=text.encode('gb18030','ignore').decode('gbk','ignore') qgdict=client.sentimentClassify(text) if 'items' in qgdict: qg=qgdict['items'][0] qgsen=qg["s…

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这…

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 略有改动,仅供个人学习使用 简介 混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础,同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本,最直观,计算最简单的方法. 一句话解释版本:混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来.这个表就是混淆矩阵. 数据分析与挖掘体系位置 混淆矩阵是评判模型结果的指标,属于模型评估的一部分.此外,混淆矩阵多用于判断分类…

1.机器学习算法(九): 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别 1.1 LDA算法简介和应用 线性判别模型(LDA)在模式识别领域(比如人脸识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用.LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的.这点和PCA不同.PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术.LDA的思想可以用一句话概括,就是"投影后类内方差最小,类间方差最大".我们要将数据在低维度上进行投影,投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别的数…

机器学习04 机器学习-04 集合算法 AdaBoost模型(正向激励) 特征重要性 GBDT 自助聚合 随机森林 分类模型 什么问题属于分类问题? 逻辑回归 代码总结 波士顿房屋价格数据分析与房价预测 训练回归模型,预测房屋价格 决策树回归 正向激励 GBDT 随机森林 案例:共享单车投放量分析与预测 训练机器学习模型,预测共享单车使用量 以hour为单位的共享单车投放量预测 分类模型:鸢尾花数据集 机器学习-04 集合算法 根据多个不同模型给出的预测结果,利用平均(回归)或者投票(分类)的方…

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or…