文章目录 0. BERT介绍 1. BERT配置 1.1. clone BERT 代码 1.2. 数据处理 1.2.1预训练模型 1.2.2数据集 训练集 测试集 开发集 2. 修改代码 2.1 加入新的处理类 2.2 处理类注册 3. 运行代码 4. 分类预测 4.1 修改参数, 进行预测 4.2 得到类别 5. 运行问题 5.1 出现内存不够 6. 源码 GITHUB 地址 0. BERT介绍 google 在2018年放出的大杀器, 作为当前NLP的最新技术,此模型在NLP的多个上游下游问

近期老师给我们安排了一个大作业,要求根据情感词典对微博语料进行情感分析.于是在网上狂找资料,看相关书籍,终于搞出了这个任务.现在做做笔记,总结一下本次的任务,同时也给遇到有同样需求的人,提供一点帮助. 1.情感分析含义 情感分析指的是对新闻报道.商品评论.电影影评等文本信息进行观点提取.主题分析.情感挖掘.情感分析常用于对某一篇新闻报道积极消极分析.淘宝商品评论情感打分.股评情感分析.电影评论情感挖掘.情感分析的内容包括:情感的持有者分析.态度持有者分析.态度类型分析(一系列类型如喜欢(like

一.事件背景 今天是2021.12.2日,距离李子柒断更已经4个多月了,这是我在YouTube李子柒油管频道上,观看李子柒2021年7月14日上传的最后一条视频,我录制了视频下方的来自全世界各国网友的评论,全世界的网友们集体期待李子柒回归,瞬间泪奔. https://zhuanlan.zhihu.com/p/440462123 针对全世界网友的热门评论,怎么分析出网友的评论态度和舆论导向呢?于是我试着用python做了情感分析,得出了一些舆情导向的结论. 二.python代码讲解 下面,通过py

摘要 这篇短文的目的是分享我这几天里从头开始学习Python爬虫技术的经验,并展示对爬取的文本进行情感分析(文本分类)的一些挖掘结果. 不同于其他专注爬虫技术的介绍,这里首先阐述爬取网络数据动机,接着以豆瓣影评为例介绍文本数据的爬取,最后使用文本分类的技术以一种机器学习的方式进行情感分析.由于内容覆盖面巨大,无法详细道尽,这篇文章旨在给那些对相关领域只有少量或者没有接触的人一个认知的窗口,希望激发读者自行探索的兴趣. 以下的样本代码用Pyhton写成,主要使用了scrapy, sklearn两个

前言:本文主要涉及知识点包括新浪微博爬虫.python对数据库的简单读写.简单的列表数据去重.简单的自然语言处理(snowNLP模块.机器学习).适合有一定编程基础,并对python有所了解的盆友阅读. 甩锅の声明 1.本数据节选自新浪热门微博评论,不代表本人任何观点 2.本人不接受任何非技术交流类批评指责(夸我可以) 3.本次分析结果因技术问题存在一定误差(是引入的包的问题,不是我的) 4.本次选取热门微博为一个月以前的(翻译一下:热点已经冷了,我只是个写教程的) 4.顶锅盖逃 继上次更完"国

SnowNLP是国人开发的python类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode.MIT许可下发行.其 github 主页我自己修改了上文链接中的python代码并加入些许注释,以方便你的理解: f

本文内容主要参考GitHub:https://github.com/isnowfy/snownlp what's the SnowNLP SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decod

之前在BERT实战——基于Keras一文中介绍了两个库 keras_bert 和 bert4keras 但是由于 bert4keras 处于开发阶段,有些函数名称和位置等等发生了变化,那篇文章只用了 bert4keras 进行情感分析 于是这里新开了一篇文章将 2 个库都用一遍, bert4keras 也使用最新版本 本文所用bert4keras时间:2019-11-09 害怕 bert4keras 后续继续变化,需要稳定的可以先采用 keras_bert 数据集:https://github.

本篇主要是通过对豆瓣图书<平凡的世界>短评进行抓取并进行分析,并用snowNLP对其进行情感分析. 用到的模块有snowNLP,是一个python库,用来进行情感分析. 1.抓取数据 我们把抓取到的数据存储到sqlite,先建表,结构如下: CREATE TABLE comment( id integer PRIMARY KEY autoincrement NOT NULL, commentator VARCHAR(50) NOT NULL, star INTEGER NOT NULL, ti

爬取过程在这里: Python爬取你好李焕英豆瓣短评并利用stylecloud制作更酷炫的词云图 本文基于前文爬取生成的douban.txt,基于SnowNLP做情感分析. 依赖库: 豆瓣镜像比较快: pip install snownlp -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com/simple 初识SnowNLP: SnowNLP是一个常用的Python文本分析库,是受到TextBlob启发而发明的.由于当

本文借鉴了@平胸小仙女的知乎回复 https://www.zhihu.com/question/36081767 写在前面: 文章有点长,操作有点复杂,需要代码的直接去文末即可.想要学习的需要有点耐心.当我理清所有逻辑后,我抑郁的(震惊的)发现,只需要改下歌曲ID就可以爬取其他任意歌曲的评论了!生成的TXT文件在程序同一目录. 有基础的可能觉得我比较啰嗦,因为我写博客一是为了记录下知识点,在遗忘的时候可以查看回顾下.二是因为我学编程的时候,搜到的很多帖子都是半残的,有些人是为了引流到自己的公众号

一.背景介绍 最近几天,谷爱凌在冬奥会赛场上夺得一枚宝贵的金牌,为中国队贡献了自己的荣誉! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程. 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 首先分析B站弹幕接口. 经过分析,得到的弹幕地址有两种: 第一种:http://comment.bilibili.com/{cid}.xml 第二种:https://api.bilibili.com/x/v1/dm/

一.背景介绍 最近一段时间,刘畊宏真是火出了天际,引起一股全民健身的热潮,毕竟锻炼身体,是个好事! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众多网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程. 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 首先分析B站弹幕接口. 经过分析,得到的弹幕地址有两种: 第一种:http://comment.bilibili.com/{cid}.xml 第二种:https://api.bilibili.com/x/v

目录 一.背景介绍 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 2.2 讲解爬虫代码 三.代码讲解-情感分析部分 3.1 整体思路 3.2 情感分析打标 3.3 统计top10高频词 3.4 绘制词云图 3.5 情感分析结论 四.同步演示视频 一.背景介绍 最近一段时间,王心凌在浪姐3的表现格外突出,唤醒了一大批沉睡中的老粉,纷纷直呼'爷青回'! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众多网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程.

情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述,分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪.原理比如这么一句话:“这手机的画面极好,操作也比较流畅.不过拍照真的太烂了!系统也不好.” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的,最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词,积极的情感词比如:赞,好,顺手,华丽等,消极情感词比如:差,烂,坏,坑爹等.出现一个积极词就+1,出现一个消极词就-1.里面就有“好”,“流畅”两个积极情感词,“烂”一个消极情感词.那它的情感分值就是1+1-1+1=2. 很明显

import jieba import numpy as np # 打开词典文件,返回列表 def open_dict(Dict='hahah',path = r'/Users/zhangzhenghai/Downloads/Textming/'): path = path + '%s.txt' %Dict dictionary = open(path, 'r', encoding='utf-8') dict = [] for word in dictionary: word = word.st

出处:http://www.ithao123.cn/content-242299.html 情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述,分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪.   原理 比如这么一句话:“这手机的画面极好,操作也比较流畅.不过拍照真的太烂了!系统也不好.” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的,最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词,积极的情感词比如:赞,好,顺手,华丽等,消极情感词比如:差,烂,坏,坑爹等.出现一个积极词就+1,出现一个消极词就-1. 里面就

这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶斯公式,计算出

英文原文地址:https://districtdatalabs.silvrback.com/modern-methods-for-sentiment-analysis 转载文章地址:http://datartisan.com/article/detail/48.html 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

仔细看的话,会发现之前的词频分析并没有什么卵用...文本分析真正的大哥是NLP,不过,这个坑太大,小白不大敢跳...不过还是忍不住在坑边上往下瞅瞅2333. 言归正传,今天刚了解到boson公司有python关于自然语言处理的API,于是试着用了一下,官方文档很不错,简单明了.首先是pip install bosonnlp.下面是一些简单应用,其实就是改一点官方的例子Orz...密钥的话,我的不给看(因为有请求次数限制的...),自己在这里注册一下就有啦. # -*- coding: utf-8

C#编程实现 这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶