百度深度学习中文情感分析工具Senta试用及在线测试
在自然语言处理的璀璨星河中,情感分析无疑是其中一颗闪耀的明星。回首去年,我参与AI Challenger比赛时,对细粒度情感分析赛道产生了浓厚兴趣,那时我尝试编写了一个fastText版本的解决方案,AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析 fastText Baseline,这个项目至今仍深受同学们的喜爱与支持,star量不断攀升。
周末,我有幸体验了百度的深度学习中文情感分析工具——Senta,这款工具的便捷性令人惊艳。为了让更多人了解其魅力,我将它引入了AINLP公众号的对话环节,让读者能够即刻一试身手。如果你对中文情感分析感兴趣,不妨跟着我的步伐,开始你的在线测试之旅。
安装和使用Senta,步骤简单明了。首先,在Ubuntu 16.04的Python 3.x环境中,通过pip轻松安装:pip install paddlepaddle(选择CPU版本),接着安装PaddleHub:pip install paddlehub。接下来,你可以参考官方提供的Demo脚本,PaddleHub/demo/senta/senta_demo.py,进行实际操作。
在iPython中,你可以像这样调用Senta进行情感分析:当输入“我恨自然语言处理”时,Senta会给出中性标签,但负向情感的概率更高,这就是它的聪明之处。想了解更多测试实例,可以参阅这篇深入解析的文章:17行代码做情感分析?PaddlePaddle的Senta-BiLSTM带你领略深度学习的魔力。
Senta的卓越性能离不开其背后的开源代码和详尽的文档。想进一步探索其内部机制?百度Senta的GitHub地址是:https://github.com/baidu/Senta,那里有丰富的资源等待你去发掘。此外,知乎专栏也有相关实战教程:飞桨PaddlePaddle实战:https://zhuanlan.zhihu.com/p/60583819,让你在实践中提升技术。
对于那些不想动手,只想直接体验的朋友们,那就来AINLP公众号吧!只需在对话框输入“中文情感分析: 测试内容”,Senta就会为你快速分析,给出精准的情感反馈。
结语:百度Senta,一款既实用又强大的情感分析工具,无论你是初入此道的新手,还是经验丰富的开发者,都能在其中找到适合自己的学习路径。现在就行动起来,让情感分析的力量,为你的项目添上一抹智慧的色彩。
什么是自然语言技术中的情感分析?请列举几种情感分析的常见应用场景,并...
2、机器学习法:机器学习法是利用已有的情感语料库进行训练,然后对新的文本进行情感分类。这种方法需要大量的标注情感语料库,但可以处理复杂的语境和语义,且准确率较高。常用的机器学习方法包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。3、深度学习方法:深度学习方法是通过神经网络模型对文本进行特征提取,然后...
dplp是什么意思?
DPLP,即Deep Pipe Language Model,是一种专为中文设计的深度学习算法,广泛应用于自然语言处理(NLP)。它不仅擅长词性标注、命名实体识别和依存分析,还能自适应学习和预测。在机器翻译、智能问答、情感分析等领域,DPLP显著提高了NLP的效率和准确率。其开源特性也吸引了众多研究机构和企业在项目中采用。...
基于Python实现对微博文本的简单二元分类
在日益繁荣的微博社区中,情感分析作为重要工具,尤其在舆情监控中发挥着作用。作为文本分类中的特殊案例,传统方法如朴素贝叶斯、SVM等广泛应用,而深度学习的卷积神经网络也逐渐崭露头角【1】。微博情感分析流程主要包括数据获取预处理、特征选择、模型构建和结果输出。中文微博情感分析起步较晚,可用的标注...
深度学习能应用在哪些领域?
3、机器翻译:基于深度学习理论,借助海量计算机模拟的神经元,在海量的互联网资源的依托下,来模仿人脑理解语言,形成更加符合语法规范、容易理解的译文。4、目标识别:即不仅可以识别出是什么物体,还可以预测物体的位置,位置一般用边框标记。5、情感识别:通过深度学习,帮助计算机识别新闻、微博、博客、...
深度学习中的Bert和Transformer有什么不同呢?
Bert使用Wikipedia和BookCorpus进行预训练,语料广泛且无监督。Transformer通常使用有监督的平行语料,如WMT数据集进行预训练。Bert的预训练更广泛,可以学习到更丰富的语义知识。而Transformer得到的知识更加专业和针对性。3. 应用领域:Bert用于NLP下游任务更广泛,主要用于语言理解相关任务,如命名实体识别、情...
多模态情感分析简介
情感分析是理解个体对事物情感态度的重要工具,它通过各种途径如微博评论、音频录音、面部表情等捕捉复杂多样的情感信息。近年来,随着深度学习技术的发展,多模态情感分析成为提升交互体验的新趋势,即融合文本、音频、图像等多种信息预测情感状态。情感分析不仅局限于单一模态,如文本情感极性分析或实体级情感...
情感分析综述笔记(Poria et al, 2020)
1.4 方面之间的关系:例如,通过连词连接的方面之间具有情感依赖性。1.5 更大更丰富的数据集:目前的数据集不够大,并且采用次优的注释器间协议,这阻碍了复杂深度学习框架的性能。2 多模态Multimodal 2.1 多模态融合:这是MSA的核心部分,可靠的模态融合仍是未来的主要工作。2.2 更大的数据集:...
情感cpu是什么意思?
这种工具可以对人类语言进行分析,从而了解人们的情绪、态度和情感倾向。情感CPU可以为企业提供情感分析服务,帮助企业更好地了解消费者的需求,从而调整自身的经营策略。同时,情感CPU也可以为个人提供情感分析服务,帮助个人更好地了解自我情感状态,从而更好地调整自己的情感状态。情感CPU的原理是基于深度学习...
频率与深度在学习中的重要性如何?
频率与深度在学习中的重要性 学习是一个复杂的过程,涉及到多种因素,如认知、情感、动机、环境等。在这些因素中,频率和深度是两个关键的维度,它们对于学习效果的影响不容忽视。本文将从不同角度探讨频率与深度在学习中的重要性,并分析它们之间的关系。首先,频率是指学习的重复次数。学习过程中,对...
基于机器学习的情感分析是什么意思
以下以语义特征为例:机器学习基于语义特征的情感分析 基于语义特征的情感分析先人已有研究,可以通过情感词典匹配来做,但是应用机器学习在这方面会使精确度更高些。 以本人参与的一个项目为主,总结下相关技术点。 背景是:分析用户评论感情色彩是积极还是消极,即是褒还是贬。具体步骤为: 1.有监督的...
虞知结核: 有两大类,一类是主观性:主观、客观、中性;一类是情感倾向:褒义、贬义、中性. 文本分析的话,主要是对词、句子中观点的挖掘. 你所说的机器学习法,现在基本用于对电影观点的打分系统吧.基本上就是利用分类计数
饶阳县15541061827: 情商与智商有什么区别?!?
虞知结核: 情商与智商区别为:内容不同、形成基础不同、作用不同.一、内容不同1、情商:情商是指人在情绪、情感、意志、耐受挫折等方面的品质.2、智商:智商是人们认识客观事物并运用知识解决实际问题的能力.二、形成基础不同1、情商:情商形成与社会因素的关系远大于遗传环境因素.2、智商:智商形成与遗传因素的关系远大于社会环境因素.三、作用不同1、情商:情商作用主要影响着认识和实践活动的动力.2、智商:智商的作用主要在于更好地认识事物.
饶阳县15541061827: sns网站分类有哪些? - ?
虞知结核: 校园与娱乐类: 人人网,占座, facebook. 平台类: 腾讯:以即时通讯为基础的SNS平台. 百度:以搜索为基础的SNS平台. 阿里巴巴:以商务应用为基础的SNS平台. 地方类: 萍乡交友网:萍乡最大的实名制交友社区. 西屯儿网:西安...
饶阳县15541061827: rost软件的情感分析可以自定义吗 - ?
虞知结核: 可以用ROST EA,这个是情感计算工具,提供了自定义词表,领域情感词表导入、基础情感词表、情感计算、分段情感计算、正面情感、负面情感、中性情感分类计算、汇总、细粒度情感值、异常文本识别、情感分类排行.
饶阳县15541061827: 百度魔图pk明星脸怎么用?百度魔图明星脸pk使用方法介绍 - ?
虞知结核: 对于这个最近大受欢迎的百度魔图,相信都很喜欢,不过有些朋友可能还不会使用百度魔图pk明星脸功能,下面绿茶小编教大家使用百度魔图pk明星脸. 在前些日子的时候还只是一个关于图片美化的一个软件,在全新的更新中,除了UI的全新更...
饶阳县15541061827: 情感计算的“情感计算”的基本内容 - ?
虞知结核: 人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机.在人机交互中,从人操作计算机,变为计算机辅助人;从人围着计算机转,变为计算机围着人转;计算机从认知型,变为直觉型.显然,为实现这些转变,人机交互中的计算机应具有情感...
饶阳县15541061827: 百度Paddle会和Python一样,成为最流行的深度学习引擎吗?
虞知结核: 百度 PaddlePaddle 在和几款最常用的深度学习框架TensorFlow、Torch、Caffe比较之前,我们先重点介绍新出现的PaddlePaddle.Paddle其实已经有多年历史了.早在 2013 年,百度就察觉到传统的基于单GPU的训练平台,已经无法满足深度...