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Keras文本分类实战(上)

很多时候,人们在网上晒各种东西、抒发情感。个体的情感分析可能没有多大用处,但对大多数人的情感进行分析,就能得到比较有趣的结果。想象一下,当一个热点新闻事件出现后,你可以通过分析大多数人的留言感知舆情,了解网络平台中人们的心情。本教程将会教你如何在社交平台上执行类似的分析操作。 用机器学习从文本中读取情绪称为情感分析(sentiment analysis),它是文本分类中突出的用例之一,属于自然语言处理(NLP)非常活跃的研究领域。其它应用比如,检测垃圾邮件、自动标记客户查询以及将文本分类为已定义的主题等。那么,如何做到这一点呢? 选择数据集 在开始之前,首先看看手上有什么数据。本文数据集来自UCI机器学习库中下载的Sentiment Labeled Sentences Data Set数据集。此

Eclipse安装试用Hanlp

【1】确定正确安装配置Java和Eclipse 【2】下载HanLp的各种东西 下载这四个文件到本地,我是放在桌面的一个文件夹了。 【3】 把jar包导入到Eclipse 在Eclipse先新建一个项目File——New——Java Project--[名字:Hanlp], 再按照如下经验来【4】将data.zip解压到你想放的文件夹,我这里是所有相关的都放在桌面同一个文件夹里面了【5】 修改hanlp.properties文件, 把其中root修改为自己data存放的上一级目录 【6】 把修改好的hanlp.propertites分别拖动到src和bin文件夹下,如图注:1-一定要在bin下也放一份 2-若找不到你的bin文件夹,参照:https://zhidao.baidu.com/question/119611488.html 【7】测试配置是否成功【8】测试结果可能遇到的问题 解决方法,把原来文件CharType.bin名字改成CharType.dat.yes重新运行。 文章来源于ZHUJIYAO的博客

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