基於cnn的情感分類
情感分類是情感分析裡面一個重要的方向。今天嘗試用3層的cnn進行情感分類。cnn模型是基於tensorflow實現
訓練集來自語料：http://tcci.ccf.org.cn/conference/2012/pages/page10_dl.html
實驗結果：
三歲知老，今後誰家的女兒嫁給他，真是瞎了眼了
預測結果為: [1]
負面評論
Creating model with fresh parameters.
這麼美好的一個女孩子
預測結果為: [0]
正面評論簡單的case可以看出cnn的效果還是可以的
經驗總結：每次訓練模型，得出的結果可能不同。比如 “三歲知老，今後誰家的女兒嫁給他，真是瞎了眼”有時候會被分成正面評論,有時候會被分成負面評論。如果是樸素貝葉斯等模型，訓練集和模型都一樣，可以保證每次預測結果是相同的，但是cnn不能保證。
相關推薦
基於cnn的情感分類
情感分類是情感分析裡面一個重要的方向。今天嘗試用3層的cnn進行情感分類。cnn模型是基於tensorflow實現 訓練集來自語料：http://tcci.ccf.org.cn/conference/2012/pages/page10_dl.html 實驗結果： 三歲知老
######好好好，本質#####基於LSTM搭建一個文字情感分類的深度學習模型:準確率往往有95%以上
基於情感詞典的文字情感分類 傳統的基於情感詞典的文字情感分類，是對人的記憶和判斷思維的最簡單的模擬，如上圖。我們首先通過學習來記憶一些基本詞彙，如否定詞語有“不”，積極詞語有“喜歡”、“愛”，消極詞語有“討厭”、“恨”等，從而在大腦中形成一個基本的語料庫。然後，我們再對輸入的句子進行最直接
基於樸素貝葉斯算法的情感分類
set 求最大值 記錄 變焦 def ... rop ros 結果 環境 win8, python3.7, jupyter notebook 正文 什麽是情感分析?(以下引用百度百科定義) 情感分析（Sentiment analysis），又稱傾向性分析，意見抽取（Opi
【NLP】【八】基於keras與imdb影評資料集做情感分類
【一】本文內容綜述 1. keras使用流程分析（模型搭建、模型儲存、模型載入、模型使用、訓練過程視覺化、模型視覺化等） 2. 利用keras做文字資料預處理 【二】環境準備 1. 資料集下載：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/
[原始碼和文件分享]Python實現基於AdaBoost演算法的微博情感分類系統
摘 要 隨著網際網路的快速發展，各類社交媒體平臺如微信、QQ等也與日俱增，而微博更是集成了傳統網站、論壇、部落格等的優點，並加上了人與人之間的互動性、關係親密程度等多種智慧演算法，並以簡練的形式讓資料爆發性的傳播，促進了人與人之間的交流。網民可以通過微博來分享自己的生活，同時抒發自己的喜怒哀樂。
Python--基於樸素貝葉斯演算法的情感分類
環境 win8, python3.7, jupyter notebook 正文 什麼是情感分析?(以下引用百度百科定義) 情感分析（Sentiment analysis），又稱傾向性分析，意見抽取（Opinion extraction），意見挖掘（Opinion mining），情感挖掘（Sentiment
一種基於CNN的自動化提取n-gram feanture的文字分類模型
今天寫的部落格主要參考了清華大學黃民烈老師團隊2018年在IJCAI上發表的paper《Densely Connected CNN with Multi-scale Feature Attention for Text Classification》。 這篇p
tensorflow1: nn與cnn實現情感分類
0.資料集以及執行環境資料集的地址：情緒分析的資料集，能稍微看懂英文就應該知道如何下載了執行環境：Windows10，IDE：pycharm或者是Linux0.資料預處理"0","1467810369","Mon Apr 06 22:19:45 PDT 2009","NO_Q
基於Word2Vec Doc2Vec 進行文字情感分類
這篇文章介紹了使用Word2Vec和Doc2Vec進行文字情感分類，等後面有時間了再翻譯一下： Sentiment analysis is a common application of Natural Language Processing (NLP) methodologies, particula
基於cnn的影象二分類演算法（一）
本演算法是基於tensorflow，使用python語言進行的一種影象分類演算法，參考於谷歌的mnist手寫識別，包括以下幾個模組：影象讀取，影象處理，影象增強。卷積神經網路部分包括：卷積層1，匯合層1（部分文獻也有叫池化層的），卷積層2，匯合層2，全連線層1，全連線層2，共
(原論文方法復現+word2vec嘗試)--基於CNN訓練50000條新聞文字並實現分類
1、本文建立在https://blog.csdn.net/m0_38088359/article/details/83004972這篇文章的基礎上，並對《Implementing a CNN for Text Classification in TensorFl
表情識別（二）--基於CNN分類
說白了，就是個分類任務，但是純粹的CNN分類，只是對傳統方式的提升，本質思路沒有改變，效果也不是很明顯。 轉自：https://blog.csdn.net/walilk/article/details/58709611 前言 [機器學習] 實驗筆記系列是以我在演算法
CNN情感分析（文字分類）
這篇文章翻譯至denny britz的部落格。 一、資料預處理 這個情感分析的資料集來自Rotten Tomatoes的電影評論，總共10662個樣本，一半正例，一半負例，詞彙的數目大概2萬個。 任何機器學習能夠得到很好的執行，資料預
基於Tensorflow的LSTM-CNN文字分類模型
題記 前段時間再看QA方面的文章，讀了一篇paper（《LSTM-based deep learning model for non-factoid answer selection》）中，使用了LSTM-CNN模型來做answer與question的語義抽取。受此啟發
基於CNN的年齡和性別分類
《Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks》 2015，Gil Levi and Tal Hassner，使用
cvpr2017:branchout——基於CNN的在線集成跟蹤
... png 耗時 not -c weight mini 目的 out 1、引言 2017年CVPR上有不少關於跟蹤的paper。CF方面最引人矚目的應該是ECO了，CNN方面也有一些新的進展。Branchout是一個基於CNN用bagging集成的在線跟蹤方法。 con
[轉]kaldi基於GMM做分類問題
keyword 特征 類別 like 分開 eight csdn pre 維度 轉自：http://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/55211992 對於每個類別的GMM有幾種思路： 第一是將所有訓練數據按類別分開，每類
基於概率論的分類方法:樸素貝葉斯算法實踐學習
取出 對數 pri 場景 比例 pro ngs 什麽 inf 關於本文說明，本人原博客地址位於http://blog.csdn.net/qq_37608890，本文來自筆者於2017年12月12日 13:03:46所撰寫內容（http://blog.csdn.n
Spark2.0 特征提取、轉換、選擇之二：特征選擇、文本處理，以中文自然語言處理(情感分類)為例
true 方便 linear value taf 文檔 ota ati inter 特征選擇 RFormula RFormula是一個很方便，也很強大的Feature選擇（自由組合的）工具。 輸入string 進行獨熱編碼（見下面例子country） 輸入數值型轉換為dou
基於SVM的分類器Python實現
比較 sort load 自帶 rain 分析 python實現 see 基於 本文代碼來之《數據分析與挖掘實戰》，在此基礎上補充完善了一下~ 代碼是基於SVM的分類器Python實現，原文章節題目和code關系不大，或者說給出已處理好數據的方法缺失、源是圖像數據更是不見蹤