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是否存在一组用于正极性或负极性的形容词单词列表
是的,存在一组用于正极性或负极性的形容词单词列表。以下是一些例子:
正极性形容词:
积极
活跃
乐观
热情
健康
精力充沛
放心
安全
强壮
有力
负极性形容词:
消极
沮丧
悲观
担忧
疲惫
失落
痛苦
危险
虚弱
无力
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问答
(3288)
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沙龙
1
回答
为什么TextBlob不使用/检测否定?
、
、
这里有两个简单
的
例子Sentiment(polarity=1.0, subjectivity=0.3) 正如你在第二个例子中看到
的
,当使用
形容词
best时,
极性
没有变化。我怀疑这与<e
浏览 4
提问于2016-06-04
得票数 4
回答已采纳
2
回答
用LingPipe进行层次式情感分析
、
、
这是在使用LingPipe机器学习工具进行情感分析
的
背景下进行
的
。如果一个大段落中
的
句子有积极/消极
的
情绪,我就得把它分类。我知道在LingPipe中有以下方法在这里,我还不知道句子
的
极性
。我们仍然停留在段落层面。如何确定段落中句子
的
极性
,段落中
的
句子
是否
是正反句?我
浏览 5
提问于2011-09-21
得票数 1
1
回答
中性tweet
的
TextBlob朴素贝叶斯分类器
、
、
、
、
我正在用TextBlob做一个关于情感分析
的
小项目。据我所知,有两种方法可以检验推特
的
情绪: neutralTraining Tweet
极性
:使用它,我可以判断tweet是
正
、
负
还是是一个分类器:我使用这种方法训练一个TextBlob朴素贝叶斯分类器,将其分为
正
推和
负
推,并使用分类器将推特分类为“
正
”
或
“
负
”。我
的
问题是,使用朴素
的
贝叶斯分类器,我
是否
也可以将推文
浏览 4
提问于2019-12-27
得票数 0
1
回答
解读HuggingFace
的
“siebert/感情-roberta-大型英语”计算分数
、
、
我没有在HuggingFace
的
docsite,github上找到任何文档来解释主题模型输出
的
这个特定元素。,model=model_path, tokenizer=model_path, max_length=512, truncation=True)“分数”代表
的
是准确性(如F1评分)还是<e
浏览 8
提问于2022-10-10
得票数 0
3
回答
选择哪种分类?
、
、
、
、
但我对如何处理积极/消极
的
事情感到困惑。范例审查可能对食品质量是积极
的
,但对客户服务是消极
的
。
浏览 1
提问于2017-07-30
得票数 5
1
回答
公式错误(公式,数据,方法= disc.method):数据需要为data.frame
、
我在具有类属性
的
词
的
数据集上使用arulesCBA,该属性
的
极性
为
正
或
负
。首先,我使用as.numeric函数将
单词
转换为数值。另外,默认
的
方法现在是频率!我要应用
的
下一步是添加
极性
列: trans.disc$polarity <- df$polarity 最后一步,我正在尝试构建分类器: classifier <- CBA(trans.disc, "polarity
浏览 17
提问于2021-04-10
得票数 0
1
回答
使用SQL创建indvidual列
、
在过去
的
几个小时里,我一直在努力寻找正确
的
代码。 新
的
表格显示4列中有A.SPACEX_SENTIMENTS.SENTIMENT_POLARITY包含
负
和
正
。
浏览 1
提问于2017-03-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何从文本文件中选择和分组比较和最高级
的
单词
?
、
、
我正在尝试过滤文本文件中
的
单词
。如果文件中有“比较”和“最高级”词,我想把它们转换为“肯定”。为此,我使用了“模式”模块。有没有办法找出“比较”和“最高级”
的
单词
,并打印出它们
的
正面词?
浏览 2
提问于2017-07-24
得票数 2
回答已采纳
1
回答
猪:给推特以价值
、
、
、
我
的
目标是用猪拉丁语给推特打分。我有三个
单词
列表
作为词典(肯定词,否定词和无关词)。我想用这本字典给一串推文打分。我要分析推特上
的
每一个字。我必须通过搜索“法国
的
增长”来对推特进行评级。例子: 列出不相关
的
词语:{德国、西班牙、奥朗德、奥巴马、.}一条推文:“法国
的
增长又回来了,西班牙也回来了”,=>分析了每
浏览 1
提问于2014-03-27
得票数 0
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2
回答
文本表示:如何区分主题相似但
极性
相反
的
字符串?
、
、
、
我一直在对某一语料库进行聚类,并通过获得句子
的
their,从gensim模型中求取相似度权重>一定
的
阈值,从而得到句子聚类
的
结果。stopwords, tfidf_dict=tfidf_dic)问题在于,尽管设置了较高
的
阈值,但类似主题(但相反
的
极性
)
的
句子被聚在一起: 这里有一个例子,说明了“不喜欢它”和“我喜欢它”之间<em
浏览 1
提问于2019-11-22
得票数 0
回答已采纳
0
回答
是否
将qdap放大器应
用于
被否定
的
单词
、
R 3.4.3,使用qdap::polarity(),我想知道
是否
有一种方法可以将放大器应
用于
被否定
的
单词
,而不是实际
的
单词
本身。在下面的例子中,“爱”是积极
的
词,“没有”
是否
定
的
词,而“肯定”是放大
的
词。我想让短语"a“有一个更
负
的
极性
分数,但似乎”绝对“放大了”爱“,而不是”没有爱“。
浏览 8
提问于2017-12-13
得票数 4
回答已采纳
2
回答
机器学习分类器与NLTK Vader相结合
的
情感分析
、
、
、
、
作为我大学项目的一部分,我正在研究/开发一个情感分析模型,在该模型中,我尝试将NLTK (SentimentIntensityAnalyzer)结果与机器学习训练
的
分类器结合起来,
用于
预测Twitter详细描述-现在,当试图组合NLTK (SentimentIntensityAnalyze
浏览 0
提问于2017-08-15
得票数 7
1
回答
如何在R SentimentAnalysis软件包中计算情感分数?
、
、
、
例如,如果我运行以下代码:我会得到这样
的
输出:这里用
的
是什么比例尺?-1比1?我不知道如何解释这些结果。 谢谢!
浏览 1
提问于2018-08-02
得票数 0
1
回答
Viola jones弱分类器解释
、
、
我一直在尝试理解viola n jones关于人脸检测
的
论文。在第3节中,我不完全确定这个等式
的
参数是什么意思我所理解
的
特征(f)是通过在x
的
整体图像上运行本文开头解释
的
5个基本特征中
的
任何一个而获得
的
值我不能正确理解
的
是阈值'theta‘和
极性
'p’。这个p
是否
表示
正
图像和
负<
浏览 0
提问于2013-11-27
得票数 4
2
回答
给出一份评论
的
感情
极性
我有一个学生
的
评论:以及一个包含所有情感词及其
极性
(正负
极性
)
的
情感数据。我试着用R做一个函数来确定文本中情感词
的
极性
。, '\\s+')words = unlist(word.list) 然后,检查
列表
中
的
浏览 2
提问于2017-02-21
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何维护分句成词时
的
索引,并将情感
极性
重新应
用于
每个
单词
?
、
、
、
、
我可以成功地使用TextBlob.words ()将每个句子分解成单独
的
单词
。我可以将dataframe中
的
句子分解为单个
单词
,并使用以下代码将其保
存在
一个变量中: d = TextBlob(i) words_list=d.words为了获得每个
单词
的
情感,我需要对每个
单词
重新应用TextBlob。我可以用下面的代码来做这件事,并在
列表
中附加
极性
分数。,因为我<em
浏览 0
提问于2018-08-28
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Emoji
的
情感数据
、
、
为了进行实验,我们希望使用嵌入在许多Tweets中
的
表情符号作为一个基本
的
事实/训练数据,
用于
简单
的
量化意义分析。对于NLP来说,Tweets通常是非结构化
的
,无法正常工作。
是否
有一个数据库(如SentiWordNet)包含对它们
的
情感注释? (请注意,SentiWordNet也允许歧义。例如,有趣
的
,它不仅是积极
的
:“这味道有趣”可能不是积极
的
.例如,;-)也是如此。但我不认为这对Emoji来说比普通<e
浏览 0
提问于2014-08-12
得票数 14
5
回答
电影评论情感分析
的
训练数据集
、
、
、
、
根据情绪分析,我想找出一部电影
的
评论是正面的还是负面的。我在此链接中找到了一个培训数据集。 这个数据集有评论,得分1表示评论为
正
,0表示电影评论为负值,但记录数量较少。我
的
测试数据集有复杂而冗长
的
单词
,我
的
python模型有时会给出负面评论
的
正
结果(负面评论返回
的
结果为1)。我正在寻找更好
的
数据集来训练我
的
模型,以便我
的
模型能够很好地预测。你能告诉我任何好
的
浏览 0
提问于2016-04-15
得票数 7
2
回答
gensim Doc2Vec
是否
区分相同
的
句子与正负语境。?
、
、
、
Do gensim Doc2Vec区分
正
、否定句?例如:句子B:“我不喜欢机器学习” 模型
是否
能够区分句子,并给出一个非常小于1
或
负值
的
余弦相似度?或者,该模型在向量空间中表示这两个句子,并给出接近1
的
余弦相似度,因为除了否定词(不)外,大部分
单词
都是相同
的
。另外,如果我只对句子A进行训练,并试图推断出句子B,那么两个向量在向量空间
浏览 1
提问于2018-04-26
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Python中带有置信度分数
的
同义词
列表
我正在查找python中
的
资源/包,以获取具有一定可信度
的
同义词
列表
。才能进行这样
的
分析。 - word: "abnormality" confidence: 0.75 任何帮助都是非常感谢
的
。
浏览 6
提问于2022-10-26
得票数 0
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