1. 什么是情感分析(别名:观点提取,主题分析,情感挖掘...) 应用: 1)正面VS负面的影评(影片分类问题) 2)产品/品牌评价: Google产品搜索 3)twitter情感预测股票市场行情/消费者信心 2. 目的 利用机器提取人们对某人或事物的态度,从而发现潜在的问题用于改进或预测. 这里我们所说的情感分析主要针对态度(attitude). 注:Scherer 情感状态类型主要可以分为: 情绪(emotion):有一定原因引发的同步反应.例如悲伤(sadness),快乐(joy) 心情(…

Stanford NLP课程简介 1. NLP应用例子 问答系统: IBM Watson 信息提取(information extraction) 情感分析 机器翻译 2. NLP应用当前进展 很成熟:垃圾邮件检测,词性标注(POS),实体名称识别(Named Entity Recognition, NER) => 课程后面会讲 相对成熟:情感分析,指代消解(coreference resolution),词义消歧,句子成分解析(parsing),机器翻译, 信息提取 => 后面课程会讲 依然…

I. 正则表达式(regular expression) 正则表达式是专门处理文本字符串的正式语言(这个是基础中的基础,就不再详细叙述,不了解的可以看这里). ^(在字符前): 负选择,匹配除括号以外的字符.比如[^A-W]匹配所有非大写字符:[^e^]匹配所有e和^以外的字符 |:或者.比如a|b|c等价于[a-c] *:匹配大于等于0个符号前面的字符:+:匹配至少一个前面的字符:.:匹配所有单个字符:?:匹配0或1个前面的字符 \:转义符:将特殊字符转化为简单字符.比如.匹配所有字符,.匹配…

I. 最小编辑距离的定义 最小编辑距离旨在定义两个字符串之间的相似度(word similarity).定义相似度可以用于拼写纠错,计算生物学上的序列比对,机器翻译,信息提取,语音识别等. 编辑距离就是指将一个字符串通过的包括插入(insertion),删除(deletion),替换(substitution)的编辑操作转变为另一个字符串所需的最少编辑次数.比如: 如果将编辑操作从字符放大到词,那就可以用于评估集齐翻译和语音识别的效果.比如: 还可以用于实体名称识别(named entity r…

UML和模式应用学习笔记-1(面向对象分析和设计) 而只是对情节的记录:此处的用例场景为:游戏者请求掷骰子.系统展示结果:如果骰子的总点数是7,则游戏者赢得游戏,否则为输 (2)定义领域模型:在领域模型中展示重要的领域概念和对象,领域模型并不是对软件对象的描述,它使真实世界领域中的概念和想象可视化:因此它也被称为概念对象模型: (3)定义交互图:面向对象设计关注软件对象的定义--它们的职责和协作:顺序图是描述协作的常见表示法,它展示出软件对象之间的消息流,和由消息引起的方法调用. (4)定义设计…

ArcGIS案例学习笔记4_2_水文分析批处理地理建模 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#139.com 概述 计划时间:第4天下午 目的:自动化,批量化,批处理,提取河网 数据:实验数据\Chp11\tutor 方法:模型构建器 原理: 填洼 fill dem 预处理 流向 flow direction 流量 flow accumulation 阈值 数学分析.逻辑运算.大于(流量,阈值) 河网分级 stream order (河网,流向) 栅格河网矢量化 s…

ArcGIS案例学习笔记4_1_水文分析 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#139.com 概述 计划时间:第4天上午 教程: pdf page478 数据:实验数据\Chp11\tutor 基础方法: 填洼 fill dem 预处理 流向 flow direction 流量 flow accumulation 阈值 数学分析.逻辑运算.大于(流量,阈值) 河网分级 stream order (河网,流向) 栅格河网矢量化 stream to feature(河…

上次(http://www.cnblogs.com/stGeekpower/p/3457746.html)主要是对应于javadoc写了下LexicalizedParser类main函数的功能,这次看下main函数的具体处理过程.main函数大概350行左右,主要完成的工作是:初始化变量(各种标志位).解析传入的各种参数.根据传入的选项参数分步骤完成各种工作. 根据选项来做的工作按顺序主要包括:分词(必须最先处理).初始化LexicalizedParser(读入或训练).编码设置.测试.保存(如…

使用Stanford Corenlp对中文进行词性标注 语言为Scala,使用的jar的版本是3.6.0,而且是手动添加jar包,使用sbt添加其他版本的时候出现了各种各样的问题 添加的jar包有5个 代码 import edu.stanford.nlp.pipeline.{Annotation, StanfordCoreNLP} /** * Created by common on 17-5-13. */ object NLPLearning { def main(args: Array[St…

前言 先来看一些demo,来一些直观的了解. 自然语言处理: 可以做中文分词,词性分析,文本摘要等,为后面的知识图谱做准备. http://xiaosi.trs.cn/demo/rs/demo 知识图谱: https://www.sogou.com/tupu/person.html?q=刘德华 还有2个实际应用的例子,加深对NLP的理解 九歌机器人: https://jiuge.thunlp.cn/ 微软对联机器人: http://duilian.msra.cn/ NLP概述: 自然语言处理,是…