文本情感分析思维导图

如下图所对句子“哈尔滨工业大学是一所非常优秀的理工类985高校”分析的结果：图中从上往下分别是依存句法分析、分词、词性标注、语义角色标注、语义依存分析的处理过程。具体可直接参考哈工大LTP官网，也许会对你有更多启发：语言技术平台（ Language Technology Plantform | LTP ）...

当你遇到一个项目，使用了低于0.8.0版本的librosa，低于0.50.0版本的numba，你进行版本替换之后，的确能解决librosa或者numba的报错问题，但是同时会引发一系列与numba\llvmlite\python包版本不兼容的问题。python版本为3.6。...

可能是在本机windows下使用pycharm，由于内部的各自系统路径限制导致无法在pycharm的命令行终端中成功创建项目。如果，还是想直接在pycharm中执行各种相关命令，可以尝试解决本机pycharm中的python运行环境问题，可参考以下。django的确已经安装。可导入输出其版本信息，执行命令的位置也不存在问题，命令输入无误。可以尝试在Anaconda中自带的Anaconda Prom

如果运行报错就只可能是由于你的项目放置在其它文件夹下或IDE内部原因导致部分图片资源路径问题，将多个pygame.image.load("images/red.png")中的。由于象棋游戏所需图片资源过多，具体项目资源可关注公众号回复“象棋”进行获取。根据实际情况修改为绝对路径即可。

分析总结：面向不同应用场景，主要有基于情感词典与规则、基于传统机器学习与基于深度学习三种文本情感分析方法。近年来基于多策略混合的方法逐渐成为重要的改进方法。主要是从宏观技术角度对方法和应用综述分析。面向商业决策等应用场景有很大的发展潜力。文本细粒度，可以从文档级，句子级和方面级对文本的情感极性进行分类。文档和句子为粗层次；方面级针对语料中的对象或实体进行更细粒度的情感分类。有待提升:网络新语层出不

目录第11章 文本分类11.1 文本分类的概念11.2 文本分类语料库11.3 文本分类的特征提取11.4 朴素贝叶斯分类器11.5 支持向量机分类器11.6 标准化评测11.7 情感分析11.8 总结第11章 文本分类上一章我们学习了文本聚类，体验了无须标注语料库的便利性。然而无监督学习总归无法按照我们的意志预测出文挡的类别，限制了文本聚类的应用场景。有许多场景需要将文档分门别类地归入具体的类别

pip install langidimport langidprint(langid.classify("This is a test"))print(langid.classify("测试啊"))print(langid.classify("테스트입니다."))print(langid.classify("これはテストです"))print(langid.classify("นี่คือการท

python实现音频切割

这篇总结的恰到好处的文章，对ELMo以来的15个代表性的预训练语言模型进行了多维度的对比和分析。本文转载自知乎专栏《高能NLP之路》并进行了剪切和少量修改，作者JayLou，原文链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/76912493首先上一张镇楼专用图，看一下ELMo以来的预训练语言模型发展的概况然后上本文正餐，一个高能的question list，这也是本文写作的主线。Q