现如今各种APP、微信订阅号、微博、购物网站等网站都允许用户发表一些个人看法、意见、态度、评价、立场等信息。针对这些数据，我们可以利用情感分析技术对其进行分析，总结出大量的有价值信息。例如对商品评论的分析，可以了解用户对商品的满意度，进而改进产品；通过

但有时，utf-8和gbk都不好使用，使用notepad++，打开有乱码；看到有小块黑色。

情感分析或情感人工智能，在商业应用中通常被称为意见挖掘，是自然语言处理的一个非常流行的应用。文本处理是该技术最大的分支，但并不是唯一的分支。情绪AI有三种类型及其组合。它们都面临着各自的挑战，目前都处于不同的发展阶段。在本文中，笔者将简要介绍这三种类型以及

17行代码跑最新NLP模型？"这家餐厅不是很好吃","这部电影差强人意",text: 鬼斧神工, positive_prob: 0.657, predict: positive

学习自然语言处理的基础知识并探索两个有用的 Python 包。自然语言处理是机器学习的一种，它解决了口语或书面语言和计算机辅助分析这些语言之间的相关性。重点是确定输入语言的积极、消极或中性性质。在学习情感分析时，对 NLP 有一个大体了解是有帮助的。在 N

学习如何使用 spaCy、vaderSentiment、Flask 和 Python 来为你的作品添加情感分析能力。探索 Python 库 spaCy 和 vaderSentiment前提条件一个终端 shell shell 中的 Python 语言

学习自然语言处理的基础知识并探索两个有用的 Python 包。自然语言处理是机器学习的一种，它解决了口语或书面语言和计算机辅助分析这些语言之间的相关性。日常生活中我们经历了无数的 NLP 创新，从写作帮助和建议到实时语音翻译，还有口译。本文研究了 NLP

商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果，难道你不想试试看？需求如果你关注数据科学研究或是商业实践，“情感分析”这个词你应该不陌生吧？在这些学者看来，一旦你能够获得大量实时社交媒体文本数

本文谈论自然语言处理中的情感分析及其在不同行业中的应用。多数人不能准确把握人类的情感变化，我也不例外，但是计算机却可以做到这一点。基于上面的事实，我们要讲述一件你也许已经熟知的机器学习分支——自然语言处理,这听起来很像计算机试图学习并理解我们平时说的“自然

文章选自arXiv，作者：Lei Zhang、Shuai Wang、Bing Liu，由机器之心编译。情感分析或观点挖掘是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。早在 2000 年，情感分析就成为

本文中，我们将重点分析IMDb电影评论数据，并尝试预测评论是正面还是负面。熟悉一些机器学习概念将有助于理解所使用的Python代码和机器学习算法。我们将使用流行的scikit-learn机器学习框架。将数据加载到Python程序中：我们将加载并查看训练和测

还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了

我们将使用递归神经网络，特别是LSTM，在Keras进行情感分析。使用Keras是因为它有一个内置的IMDb电影评论数据集，这正是我们所需要的。这里需要补充的是：LSTM是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长

情感分析可能是自然语言处理中最常见的应用之一。我不必强调客户服务工具情感分析的重要性。所以我们现在是，我们将使用Recurrent Neural Networks在IMDB数据集中训练分类器电影评论。数据我们将使用循环神经网络，特别是LSTMs，在Kera

Python对于数据科学建模非常有用，这要归功于其众多的模块和包来帮助实现数据科学目标。但是如果你正在处理的数据不能适合单台机器呢？也许你可以在一台机器上实现谨慎的抽样以进行分析，但使用像PySpark这样的分布式计算框架，可以高效地实现大型数据集的任务。

在我埋头学习mysql、scrapy、django准备下一波吹水的时候，有人说，你去爬下老薛的微博呀，还能蹭个热点，这让勤奋学习的我停下了寄几敲代码的手。然后我赶紧去关注了一下最近老薛的新闻…在感受了剧情的复杂和案情的扑朔迷离之后…我默默地学习了如何阅读合

相信最近科技圈都在调侃一件事：10 月 8 日中午的一条微博，引发了一场新浪微博用户们之间的轩然大波，导致新浪微博瘫痪。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和自然语言处理。适合有一定编程基础，并对 Pyt

本文实例讲述了Python实现购物评论文本情感分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下：。昨晚上发现了snownlp这个库，很开心。我本科毕业设计做的是文本挖掘，用R语言做的，发现R语言对文本处理特别不友好，没有很多强大的库，特别是针对中文文本的，加上那时

以下分享内容根据讲者口头分享整理，具体内容详见论文。据统计，截止到2016年，Foursquare已经吸引了5千万的活跃用户，累计了80亿的用户签到行为。由于在LBSNs中，POI数量非常庞大，为了更好地帮助用户发现感兴趣的POIs，LBSNs通常会为用户

我们首先读入数据，看下数据的情况：。对star字段看唯一值，打分有1，2，4，5。中文文本情感分析属于我们的分类问题，这里是分数，那我们设计代码，让分数小于3的为消极，大于3的就是积极。返回的是积极性的概率。电脑是没法识别文字的，只能识别数字。什么是词向量