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.
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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...
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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.
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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...
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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...
