情感专题
深度剖析AI情感陪伴类产品及典型应用 Character.ai
前段时间AI圈内C.AI的受够风波可谓是让大家都丈二摸不着头脑，连C.AI这种行业top应用都要找谋生方法了！投资人摸不着头脑，用户们更摸不着头脑。在这之前断断续续玩了一下这款产品，这次也是乘着这个风波，除了了解一下为什么这么厉害的创始人 Noam Shazeer 也要另寻他路，以及产品本身的发展阶段和情况！ 什么是Character.ai? Character.ai官网：https://
基于人工智能的音乐情感分类系统
目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 音乐情感分类是通过对音乐音频信号进行分析，识别出音乐传递的情感，如“愉快”、“悲伤”、“愤怒”等。该技术在音乐推荐、情感分析、电影配乐等领域具有广泛的应用。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的音乐情感分类系统，包括环境准备、系统设计及代码实现。 2. 项
基于人工智能的情感分析系统
目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 情感分析系统是自然语言处理中的重要应用之一，用于从文本中自动识别和分析用户情感，如“积极”、“消极”或“中立”等。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的情感分析系统，涵盖环境准备、系统设计及代码实现。 2. 项目背景 在电商、社交媒体、客户反馈等领域，情
情感分析和语音分析的人工标注问题
目录 1. 半监督学习2. 无监督学习3. 迁移学习4. 弱监督学习5. 数据增强6. 众包标注7. 利用公开数据集8. 自监督学习总结 尽管人工标注是情感分析和语音分析中常用的高质量数据获取方法，但也存在一些替代方法或辅助方法，可以在某些情况下减少人工标注的需求或完全替代人工标注。这些方法包括半监督学习、无监督学习、迁移学习、以及利用已有的标注数据集等。 1. 半监督学习
基于人工智能的文本情感分析系统
目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 文本情感分析是一种自然语言处理技术，用于识别和提取文本中的情感信息。该技术在市场分析、产品评价、社交媒体监控等领域具有广泛应用。本文介绍一个基于人工智能的文本情感分析系统，重点介绍环境准备、系统设计及实现。 2. 项目背景 随着社交媒体和电商平台的
复旦大学王龑团队发布《静态与动态情感的面部表情识别》综述
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2408.15777 复旦大学，王龑博士后领衔，发布《静态与动态情感的面部表情识别》（A Survey on Facial Expression Recognition of Static and Dynamic Emotions）综述，对基于图像的静态面部表情识别（SFER）和基于视频的动态面部表情识别（DFER）方法进行了全面综述，从
情感分析——中文金融情感词典
情感分析——中文金融情感词典 [1]姜富伟,孟令超,唐国豪.媒体文本情绪与股票回报预测[J].经济学(季刊),2021,21(04):1323-1344.DOI:10.13821/j.cnki.ceq.2021.04.10. 该文章在Loughranand MacDonald(2011)词典的基础上通过人工筛选和Word2vec算法扩充，构建了一个更新更全面的中文金融情感词典。 需在尊
机器学习：基于机器学习的中文评论情感分析
通过机器学习技术对中文评论进行情感分析。我们使用了jieba进行中文分词，移除了停用词，并利用词袋模型（Bag of Words）和多项式朴素贝叶斯分类器对评论进行了情感分类。实验结果表明，该模型在测试集上达到了较高的准确率。 1.数据收集 我们收集了两组中文评论数据，分别代表正面（cp）和负面（hp）情感。 import pandas as pdcp=pd.read_table(r"./
基于机器学习的商品评论情感分析
从淘宝爬取评论 使用Selenium模拟真实登录行为，并爬取数据。 数据清理 如果文本中有“666“，”好好好“等无用词语，去掉评论中的标点符号。 分词 使用jieba精确模式进行分词，构造词典 将词汇向量化 创建词语字典，并返回每个词语的索引，词向量，以及每个句子所对应的词语索引 分类模型对比 SVM vs LSTM 近年来，随着互联网和电子商务的迅猛发展
EmotionIC：受情感惯性和传染驱动的依赖建模用于对话中情绪识别
论文地址 https://doi.org/10.1007/s11432-023-3908-6 项目代码 https://github.com/lijfrank-open/EmotionIC 关键词 对话情绪识别，情感惯性和传染，多头注意力，门控循环单元，条件随机场 研究意义 对话中情绪识别（ERC）是自然语言处理（NLP）中最受关注的研究领域之一，旨在识别对话中每个话语的情感。由于这
【Python机器学习】NLP分词——词的“情感”
目录 VADER：一个基于规则的情感分析器 朴素贝叶斯 无论NLP流水线中使用的是单个词、n-gram、词干还是词元作为词条，每个词条都包含了一些信息，这些信息中一个重要部分是词的情感，即一个词所唤起的总体感觉或感情。这种度量短语或者文本块的情感的任务称为情感分析，是NLP中的一个常见应用。在很多公司中，NLP工程师要做的最主要的工作就是情感分析。 类似于研究/分析用户对商品的反馈
AOC U27U2P创作设计旗舰——传递情感，用色彩说话！
摘要：每一次设计都是一种表达，每一次创作都是一次成长 并不是所有的路在一开始走的时候，都能找到正确的方向。对于设计师而言，在创作与设计的道路上，亦是如此。灵感的枯竭、无休止的改稿、色彩的偏差等等，都是设计师在创作过程中会遇到的难题。 在无数个深夜之中，AOC U27U2P创作设计旗舰显示器，将会是设计师们的“创作伴侣”，通过精准色彩、高清画质、疾速传输等特性，让设计师们能够借助色彩的力量，传递
为什么能通过文本分析情感？
通过文本分析情感，通常称为情感分析（Sentiment Analysis）或意见挖掘（Opinion Mining），是自然语言处理（NLP）的一个分支。这项技术能够识别和提取文本中的主观信息（对呀！所有的文本实际上都是向我们自己开始不断地进行一个基础的信息进行一个传递），并对作者的情感倾向、情绪状态或观点（以下就是其开始不断地进行的基础内容）进行分类。以下是为什么能够通过文本分析情感的几个关键点
【机器学习300问】129、RNN如何在情感分析任务中起作用的？
情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，它的目标是自动检测和提取出非结构化文本数据中的主观信息（比如：情绪、意见、评价等） 一、情感分析任务案例 分析电商产品评论的情感倾向（三分类），自动分析顾客提交的产品评论，以了解他们对某个商品的整体满意度（积极、消极、中性）。 举例：“我刚收到这款智能手表，外观设计真的很时尚，电池续航能力也超出我的
TapTap玩家评论——从爬虫到情感分析：APP爬虫、数据清洗、Pyecharts可视化、Word2Vec建模、LSTM建模
TAPTAP评论的文本挖掘 背景 玩家评论可以为游戏的版本迭代提供重要参考，假如可以快速定位玩家的负面评价，则能够节约收集意见的时间成本。本项目通过文本挖掘方法，展示从数据采集到情感模型评价的全过程。 本项目的完整代码：Github地址 本项目可视化的动态展示：和鲸地址 一、爬虫 TAPTAP评论数据通过JSON返回，使用python中的Requests库非常容易就可以提取
计算机毕业设计Python+Flask弹幕情感分析 B站视频数据可视化 B站爬虫 机器学习 深度学习 人工智能 NLP文本分类 数据可视化 大数据毕业设计
首先安装需要的python库， 安装完之后利用navicat导入数据库文件bili100.sql到mysql中， 再在pycharm编译器中连接mysql数据库，并在设置文件中将密码修改成你的数据库密码。最后运行app.py，打开链接，即可运行。 B站爬虫数据分析可视化项目 python爬虫数据分析可视化项目 哔哩哔哩bilibiliTOP100数据并可视化 Python爬取哔哩哔哩各
正能量情感语录热门素材文案去哪里找？文案素材网站分享
正能量情感语录热门素材文案去哪里找？文案素材网站分享 想为你的作品注入正能量和情感温度？不知如何获取热门情感语录素材？别担心，今天我将为大家推荐一些海外知名的素材网站，让你轻松找到受欢迎的文案素材，为创作增添灵感与力量。 蛙学府网 首先要推荐的是我们国内非常靠谱的“蛙学府网”。蛙学府网不仅提供丰富的短视频素材，还有大量的情感语录素材库。无论你需要什么样的情感表达，都能在这里找到满意
脑电信号在情感计算中应用
情绪是对一系列主观认知经验的通称，包括人对外界刺激或自身刺激的心理反应并伴随着生理反应。情绪对人际关系的建立和维持、认知、决策、工作效率等互动活动具有直接影响。许多疾病如抑郁症、自闭症、游戏成瘾、阿尔茨海默氏症、冠状动脉疾病与认知和情绪障碍密切相关。识别情绪表达障碍患者的情绪状态将有助于提供更好的治疗和护理。1995年，自Picard提出了“情感计算”概念后情感识别成为了人机交互人性化环节中引人入
计算机毕业设计hadoop+spark+hive舆情分析系统 微博数据分析可视化大屏 微博情感分析 微博爬虫 微博大数据 微博推荐系统 微博预测系统
本 科 毕 业 论 文 论文题目：基于Hadoop的热点舆情数据分析与可视化 姓名： 金泓羽 学号： 20200804050115 导师： 关英 职称：
NLP——电影评论情感分析
python-tensorflow2.0 numpy 1.19.1 tensorflow 2.0.0 导入库 数据加载 数据处理 构建模型 训练 评估 预测 1.基于2层dropout神经网络 2.基于LSTM的网络 #导入需要用到的库import osimport tarfileimport urllib. requestimport tensorflow as tf
ChatTTS增强版V2，批量导出srt，语速控制，情感控制，支持朗读数字，问题修复
ChatTTS增强版最新版本已经发布，本次更新我主要增加了多文本批量、SRT导出、语速控制、情感控制、停顿控制等新功能，并针对上一版本中存在的数字读音异常、随机uv_break等问题进行了修复。 视频版本 【ChatTTS增强版V2，批量导出srt，语速控制，情感控制，支持朗读数字，问题修复】 https://www.bilibili.com/video/BV17T421e76w/?sha
音频数据上的会话情感分析
情感分析，也被称为观点挖掘，是自然语言处理(NLP)中一个流行的任务,因为它有着广泛的工业应用。在专门将自然语言处理技术应用于文本数据的背景下,主要目标是训练出一个能够将给定文本分类到不同情感类别的模型。下图给出了情感分类器的高级概述。 例如,三类分类问题的类可以是 Positive 、 Negative 和 Neutral 。三类情感分析问题的一个例子是流行的 Twitter 情感分析数据
计算机毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱音乐推荐系统 音乐数据分析可视化大屏 音乐爬虫 LSTM情感分析 大数据毕设 深度学习 机器学习
新余学院本科毕业设计(论文)开题报告 学 号 202253025 学生姓名 毛维星 届 别 24届 专 业 数据科学与大数据技术 指导教师 姓名及职称 潘诚 研究生 毕业设计 (论文)题目 基于Hadoop+Spark的音乐数据仓库的设计与实现 开 题 报 告 内 容 选题的依据和意义随着移动互联网迅猛发展、数字音乐的兴起，人们听音乐的
python情感分析库-snownlp
内容目录 一、words方法二、sentences方法三、han方法四、pinyin方法五、sentiments方法六、tags方法七、tf方法和idf方法八、summary方法九、keywords方法 SnowNLP 是一个简易的 Python 库，主要用于处理中文文本数据，提供了多种实用的功能。 源码中提供了一些方法: class SnowNLP(object)
Python实现的基于词典方法和机器学习方法的中文情感倾向分析
1 项目介绍 1.1 项目背景 文本情感分析又称意见挖掘， 是对包含用户观点、 喜好、 情感等主观性文本进行挖掘、 分析及判别它是一个多学科交叉的研究领域， 涉及概率论、数据统计分析、计算机语言学、自然语言处理、机器学习、信息检索、本体学(Ontology) 等多个学科及其相关技术 。 鉴于其在用户意见挖掘、 垃圾邮件过滤及舆情分析等 多个领域具有重要的应用价值， 文本情感分析正受到国内外众多研