中文舆情分析【实体级】+否定词模型

情感分析在NLP领域中是应用很广泛的技术，一般用深度学习来解决这一类的问题。其实我的理解就是情感分析就是一个分类问题。这里我爬取了京东小米9的用户评论，正面和负面的评价各1000条，爬虫和整体的代码我放在了 GitHub 。然后我把预训练的词向量文件放在了 百度网盘，提取码：rxci。 我们一起来看看数据长得啥样，首先是小米9正面的评价： 然后是小米9负面的评价： 从这些数据印证了一句话，幸福...

相比于粗粒度的情感分析，细粒度的情感分析对于实际应用的意义更大。例如在淘宝中，这里对于评论信息的抽取就是典型的细粒度情感分析，买家对于手机几个方面的评价有正有负。对细粒度的aspect进行分析，一方面，有助买的人从自己看重的特征方面决定是否购买，另一方面，让厂家能对自身的产品有更全面的认知，从而进行针对性的改进。可以预想到这样的信息抽取比单纯的抽取喜欢/不喜欢更加具有应用价值。对于海量的文本信息来说，这样的细粒度信息很难人工抽取，所以从2012年便有人开始研究。

探秘CNSenti：一款强大的中文情感分析工具 cnsenti中文情感分析库(Chinese Sentiment))可对文本进行情绪分析、正负情感分析。Chinese sentiment analysis library, which supports counting the number of different emotional words in the text项目地址:https:/...

探索《Chinese-ERJ》：一个智能的中文情感分析工具 Chinese-ERJ《经济研究》杂志 LaTeX 论文模板 - LaTeX Template for Economic Research Journal项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/Chinese-ERJ 项目简介 是一个由Ethan Deng开发的开源项目，致力于提供高效的中文情感分析...

深度解析：Chinese-Sentiment-Analysis - 精准的情感分析工具 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 是一个开源的Python库，专为处理和分析中文文本情感而设计。该项目通过使用深度学习模型，帮助开发者和数据分析师快速、准确地进行中文文本的情绪分析。 项目概述 Chinese-Sentiment-Analysis的核心功能是根据输入的中文句子判断...

【作者：吴斌，原文创作于2016-08-11，如今仍有较高参考价值，但不排除部分信息需要更新。文中有很多引用，不一一列举出处了。】        关于自然语言的实体提取，在自然语言处理的应用里面，是非常实用的技术。在实际项目中，粗略地讲，我认为有3种情况：1，规则明显，精度要求高，适合用规则模板做，比如：会议航班等日程识别提醒，地址识别。2，规则不明显，但是基本可以找到规律，适合用统计模型（C

中文算得上是最复杂的语言，连联合国都把中文放到了世界十大最难学语言的第一位。来一个简单的例子，让你明白阿虎虎的痛苦。 让机器处理文最基础的步骤，是对文本进行分词，就像我们学习新语言一样，得把话拆开来，先认识每一个字符。如果是处理英文文本，这一步简单多了，因为英文里都是独立的单词，但是处理中文就比较头大了，比如“南京市长江大桥”这段文字： 我们很自然地理解为：南京市，长江，大桥。 不过一个初学中文的老外，没准儿会理解成：南京，市长，江大桥。 也没毛病！老外犯迷糊，机器也犯迷糊。更犯迷糊的是对中文文本的

提供一个开源的中文情感分析工具

1.安装nltk    pip install nltk 2.下载文本到本地 ----wordnet汉语开放词网，可从以下网址下载：http://compling.hss.ntu.edu.sg/cow/ ----停用词：参考以下网页，另外加入常用标点符号http://blog.csdn.net/u010533386/article/details/51458591 3.下载WordNet...

情感分析（Sentiment Analysis）第一步，就是确定一个词是积极还是消极，是主观还是客观。这一步主要依靠词典。 英文已经有伟大词典资源：SentiWordNet. 无论积极消极、主观客观，还有词语的情感强度值都一并拿下。 但在中文领域，判断积极和消极已经有不少词典资源，如Hownet，NTUSD但用过这些词典就知道，效果实在是不咋滴（最近还发现了大连理工发布的情感词汇本体库，不过没用过...

在这个代码示例中，我们使用了结巴分词（jieba）对文本进行分词，并读取了情感词典，统计了文本中的情感词数量，最后根据情感词数量的正负判断文本的情感。注意：此代码仅作为示例，在实际应用中可能需要更加复杂和精细的情感分析方法。