首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Kaggle - Tweet情感提取-支持情感的单词或短语的长度

Kaggle是一个著名的数据科学竞赛平台,提供了丰富的数据集和机器学习问题供数据科学家和机器学习工程师们进行实践和竞赛。"Tweet情感提取-支持情感的单词或短语的长度"是一个关于推特情感分析的任务,旨在通过分析推特文本中的单词或短语的长度来判断推特的情感。

情感提取是自然语言处理(NLP)领域的一个重要任务,它旨在从文本中识别和提取出表达情感的信息。在推特情感提取任务中,我们需要根据推特文本中的单词或短语的长度来判断推特的情感,通常情感可以分为积极、消极和中性三类。

应用场景:

  1. 社交媒体分析:通过对推特情感进行提取,可以帮助企业或个人了解用户对特定事件、产品或服务的态度和情感倾向,从而进行舆情分析和品牌管理。
  2. 情感监测:可以用于监测社交媒体上的情感变化,例如政治选举期间对候选人的情感态度进行实时监测和分析。
  3. 情感分类:可以用于对大规模文本数据进行情感分类,例如对用户评论进行情感分析,帮助企业了解用户对产品的满意度和改进方向。

推荐的腾讯云相关产品: 腾讯云提供了一系列的人工智能和大数据产品,可以支持推特情感提取任务的实施。

  1. 腾讯云自然语言处理(NLP):提供了丰富的自然语言处理功能,包括情感分析、文本分类、关键词提取等。可以使用腾讯云NLP API来实现推特情感提取任务。
  2. 腾讯云机器学习平台(Tencent Machine Learning Platform,TMLP):提供了强大的机器学习和深度学习功能,可以用于构建和训练情感分析模型。可以使用TMLP来训练模型并进行推特情感提取。
  3. 腾讯云大数据平台(Tencent Big Data Platform,TBDP):提供了大规模数据存储和处理能力,可以用于处理和分析推特数据。可以使用TBDP来存储和处理推特数据,并进行情感提取分析。

相关产品介绍链接地址:

  1. 腾讯云自然语言处理(NLP):https://cloud.tencent.com/product/nlp
  2. 腾讯云机器学习平台(TMLP):https://cloud.tencent.com/product/tmlp
  3. 腾讯云大数据平台(TBDP):https://cloud.tencent.com/product/tbdp

请注意,以上推荐的腾讯云产品仅供参考,具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Kaggle系列-Tweet Sentiment Extraction第一名方案

在这种情况下,在几秒钟内创建并更新决策和反应过程中,用语言捕捉情感非常重要。 但是,哪些词实际上导致了情绪描述? 在这场比赛中,您需要选择推文(词短语)中反映情感部分。...通过丰富推文数据集,帮助您在这一重要领域中掌握该技能。 努力运用技术,在这场比赛中夺魁。 推文中哪些词支持正面,负面中性情绪? 您如何使用机器学习工具帮助做出决定?...赛题任务 在本次比赛中,主办方从图八 Figure Eight's Data for Everyone platform 平台中提取支持短语。...该数据集标题为“情感分析:找出带有现有情感标签推文文本”,简单来说我们目标就是要抽取文本中情感片段。...https://www.kaggle.com/tanulsingh077/twitter-sentiment-extaction-analysis-eda-and-model 在Neutral情感文本中最常见

1.1K20

Tweets预处理

标准化为小写 在互联网行话中,大小写不同可以传达不同情感(例如,danger vs DANGER!)。通过将所有标识改为大写小写,我们可能会丢失有助于分类数据。...但是,由于我们有一个小数据集(7500条tweets),以上类型数据可能会很少,所以我们全部小写化。 标点符号 毫无疑问,tweet将包含标点符号,这些标点符号也可以传达不同情感情绪。...在后两种情况下,这些数字信息可能很有价值,这取决于我们以后选择NLP级别(单词级别与短语级别句子级别),或者我们是否希望过滤有关历史灾难与当前灾难tweet。...最后,URL中可能有我们遗漏有价值信息。鉴于它们是缩写形式,我们无法单独从文本数据中提取域名页面内容。你可以考虑建立一个算法来访问站点,提取域名,以及在页面上爬取相关元素(例如页面标题)。...此类分类问题可能模型包括logistic回归、神经网络和支持向量机。

2K10
  • Tony老师解读Kaggle Twitter情感分析案例

    [image.png] 今天Tony老师给大家带来案例是KaggleTwitter情感分析竞赛。在这个案例中,将使用预训练模型BERT来完成对整个竞赛数据分析。...# 和原始数据中每个词向量单词在文中起始位置跟结束位置 enc = TOKENIZER.encode(tweet) input_ids_orig, offsets = enc.ids...BERT输出我们保存在hidden_states中,然后将这个得到hidden_states结果在加入到Dense Layer,最后输出我们需要提取表示情感文字起始位置跟结束位置。...这两个位置信息就是我们需要从原文中提取词向量位置。...和endindex位置信息,然后和之前拿到词向量在样本句子中位置进行比较,将这个区间内所有的单词提取出来作为我们预测结果。

    1.1K50

    文本数据处理终极指南-

    将每条推文所有单词长度然后除以每条推文单词个数,即可作为平均词汇长度。..., dtype: object 2.4 常见词去除 我们可以把常见单词从文本数据首先,让我们来检查中最常出现10个字文本数据然后再调用删除保留。...TextBlob是一个用Python编写开源文本处理库。它可以用来执行很多自然语言处理任务,比如,词性标注,名词性成分提取情感分析,文本翻译,等等。...词形还原(lemmatization),是把一个任何形式语言词汇还原为一般形式(能表达完整语义),而词干提取 (stemming)是抽取词词干词根形式(不一定能够表达完整语义)。...具体介绍请参考词干提取(stemming)和词形还原(lemmatization) 词干提取(stemming)是指通过基于规则方法去除单词后缀,比如“ing”,“ly”,“s”等等。

    1.4K60

    这是一篇关于「情绪分析」和「情感检测」综述(非常详细)

    相比之下,情感检测是一种识别不同人类情感类型方法,例如愤怒、快乐沮丧。“情感检测”、“情感计算”、“情感分析”和“情感识别”都是有时可以互换使用短语。...在句子级别短语级别的情感分析中,文档段落被分解为句子,并识别每个句子极性。在文档级别分析要从包含冗余和大量长文本中提取全局情感。...这一步骤有助于从一个句子中发现通常由名词名词短语描述各个方面,而情感和情绪则由形容词表达。  词干提取和词形还原是预处理两个关键步骤。在词干提取中,通过截断后缀将单词转换为词根形式。...特征提取  机器根据数字理解文本。将文本单词映射到实值向量过程称为词向量化词嵌入。它是一种特征提取技术,其中将文档分解为句子,然后再分解为单词;之后,构建特征图矩阵。...为了进行特征提取,使用最直接方法之一是“词袋”(BOW),其中定义了一个固定长度计数向量,其中每个条目对应于预定义词词典中一个词.如果句子中单词在预定义字典中不存在,则其计数为 0,否则计数大于等于

    2.3K20

    Twitter情感分析及其可视化

    在具体实现上,对于给定贡献因子C,我们只需要反解出OLDA中更新次数t,将OLDA更新次数重新设置为t即可,公式如下: ? 此外,还需要更新OLDA相应参数,如单词总数W和文档长度D。...企业在推出一款新产品之后,可以通过情感分析来从大量用户评价中得到有用信息,如用户喜欢什么,不喜欢哪一方面,对公司产品和服务有哪些正面负面的影响。...“NEG”后缀 特征提取 文本特征 否定词出现后,句子极性可能会发生翻转。为此,把整个句子否定个数作为一个特征 这是在预处理中对字母重复三次以上单词进行计数。字母重复往往表达了一定情感。...不仅是因为使用是否出现来表示特征有更好效果[16],还因为Twitter文本本身较短,一个短语不太可能在一条推文中重复出现。...推文中单词最大正向情感得分和负。 推文中所有正向情感单词分数 和以及 所有负向情感单词分数和。

    3.1K70

    实践Twitter评论情感分析(数据集及代码)

    内容小目录 1.理解问题 2.预处理和数据清洗 3.制造故事和可视化效果 4.从清洗好推文中提取特征 5.训练模型:情感分析 6.下一步要做什么 1.理解问题 在开始我们工作之前,让我们再来看一遍问题...这一步目的就是把那些噪声信息剔除掉,因为噪声信息对于情感分析没有什么贡献,比如那些标点符号,特殊字符,数字,以及对文本权重贡献很低内容。 在后续步骤中,我们会从数据集中提取数字特征。...tokenized_tweet = combi['tidy_tweet'].apply(lambda x: x.split()) tokenized_tweet.head() E)提取词干 提取词干说是基于规则从单词中去除后缀过程...他们和情绪是吻合吗? A)使用 词云 来了解评论中最常用词汇 现在,我想了解一下定义情感在给定数据集上是如何分布。一种方法是画出词云来了解单词分布。 词云指的是一种用单词绘制图像。...下面这个方程就是逻辑回归使用式子: 逻辑回归方程 要了解更多逻辑回归内容,可以阅读以下内容:逻辑回归文献地址 注意:如果你想尝试其他机器学习算法,诸如随机森林,支持向量机,XGBoot,下面这个地址可以提供一套成熟课程来帮助你在情感分析上进行实践

    2.4K20

    使用Puppeteer提升社交媒体数据分析精度和效果

    我们可以使用亿牛云爬虫代理这样服务来获取代理IP,它提供了高速稳定代理IP池,支持多种协议和地区,还有免费试用机会。...// 对每条推文进行情感分析,并打印结果tweets.forEach((tweet) => { // 使用sentiment库对推文进行情感分析,返回一个对象,包含分数、比较度、正面词、负面词等信息...}`); // 分数越高,表示情感越正面;分数越低,表示情感越负面 console.log(`比较度:${analysis.comparative}`); // 比较度表示每个单词平均分数,范围在-...// 比较度表示每个单词平均分数,范围在-5到5之间 console.log(`正面词:${analysis.positive}`); // 正面词表示推文中正面情感词汇 console.log...Puppeteer可以让我们控制ChromeChromium浏览器,模拟用户操作,提取网页元素,执行JavaScript代码等。

    34420

    文本挖掘实战:看看国外人们在冠状病毒隔离期间在家里做什么?

    获得单词频率后,我们可以使用“ NRC”词典为每个单词分配一个标签(正负)。...它有助于我们了解人们对特定主题态度和感受。 ? 提取推文情感排名 当人们担心冠状病毒时,我们大多数人仍然保持积极态度。令人惊讶是,与否定词相比,人们在隔离期间发布了更多肯定词。...-弄清人们情感 通过使用“ NRC”词典,我们还可以将单词标记为八种类型情感以及正面和负面的词语。...隔离远离社交可能会在情感上带来挑战,我想进一步了解人们在此期间感受。 单词相关性使我们能够研究一对单词在数据集中一起出现常见程度。它使我们对特定单词及其与其他单词关联有了更多了解。...通过词云,我们知道“压力”和“无聊”经常出现在我们数据集中。因此,我提取了三个单词:“无聊”,“重音”,“卡住”以查看其单词相关性。 ?

    86660

    使用CNN和Deep Learning Studio进行自然语言处理

    什么是句子分类 情感分析是自然语言处理(NLP)方法常见应用,特别是分类方法,其目的是提取文本中情感内容。情感分析可以被看作是为情绪得分量化定性数据一种方法。...我们将每个文本视为1xN矢量,其中N是我们词汇表大小。每列都是一个单词,值是该单词出现次数。例如,短语“bag of bag of words”可能被编码为[2,2,1]。...然后可以将它馈送到用于分类机器学习算法中,例如逻辑回归SVM,以预测数据隐藏情绪。请注意,这需要具有已知情感数据以监督方式进行训练。...大多数NLP任务输入不是图像像素,而是以矩阵表示句子文档。矩阵每一行对应一个标记,通常是一个单词,或者一个字符。也就是说,每行是表示单词向量。...像素由句子中每个单词嵌入矢量组成 卷积基于单词层级进行 将每个句子分类为正(1)负(0) 所以现在我们将看到实现部分。

    74040

    「X」Embedding in NLP|初识自然语言处理(NLP)

    NLP 用例 开发人员可以使用 NLP 构建多种应用,包括: 情感分析 情感分析是指确定文本中表达情感情绪。情感分析涉及将文本分类为正面、负面中性。...情感分析技术可能使用机器学习算法在标记数据集上训练模型,利用预训练模型捕捉单词短语情感情感分析常见场景之一是电影评论分类,可以统计出正负面的影评占比例。...预处理涉及诸如分段(将句子分解为组成词)、token 化(将文本分割为单个单词 token)、停用词(去除像停用词和普通词如“the”“is”这样不携带太多含义标点)以及应用词干提取(为给定标记推导词干...、短语甚至单个词过程。...使用 NLP 算法可以从文本语料库中提取最重要句子,然后借助 Milvus 便可找到与提取短语语义上最相似的短语

    28710

    基于梯度下降单词向量化

    情感分析是一个必不可少工具,用于许多不同任务。这包括从基于tweets预测股市情绪,到预测客户自动生成响应。GoogleWord2Vec运行良好,但有一个很大问题。 它需要大量数据集。...此值仍将转换为向量,第一个值为-11(表示积极消极情绪),第二个值为任意值(表示情绪大小)。 如果我们为每个单词生成一个值,我们可以使用梯度下降来改变这个值,以便每次计算出情绪。...简单,对tweet中每个单词所有值Sigmoid,输出0到1之间值,0为负,1为正。...Text'].values y = csv['Sentiment'].values np.unique(y) X[5] 提取数据集X和y值很简单,因为它在数据集中形式类似。...我还需要生成一个唯一单词列表,这样向量就可以按索引分配了。

    51120

    什么是自然语言处理文本分析?

    这通常包括以下步骤:去除标点符号和特殊字符将文本转换为小写去除停用词(如“the”、“a”、“an”等)词干提取(将单词转换为其基本形式)预处理目的是减少噪声和数据冗余,使得后续分析更加准确和高效。...词频统计词频统计是文本分析基础。它指的是对文本中每个单词出现次数进行计数,并按照出现次数从高到低排序。词频统计可以帮助我们了解文本中哪些单词是最常用,从而更好地理解文本主题和内容。...它可以帮助我们对大量文本进行自动化处理,从而快速地了解文本主题和内容。文本分类可以基于不同特征进行,如单词短语、句子等。常见文本分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习模型等。...情感分析情感分析是一种文本分析技术,旨在确定文本中表达情感情绪。它可以帮助我们了解用户对某个产品服务态度和反应。情感分析通常分为两类:基于规则情感分析和基于机器学习情感分析。...命名实体识别通常使用基于规则方法基于机器学习方法来实现。总结自然语言处理文本分析是一种强大技术,可以帮助我们从大量文本数据中提取有用信息。

    38720

    如何在tweet上识别不实消息(一)

    第二个问题是我们尝试识别支持谣言tweets(发送者表示他们相信谣言)。 2.相关工作 分析谣言,挖掘tweet情感分析以及主体性检验。...我们提出了4个基于内容特征。我们遵循(Hassan等人,2010)并呈现2种不同模式tweet: 词汇模式:tweet中所有的单词和段落表示他们出现和使用空格字符进行标记。...更正式地,我们表示每个tweet t,长度n,词法(w1,w2...wn)和部分词性标签(p1,p2...pn)并建立正反模型(,)对于训练集里每个特征,我们计算等式2中所定义似然比 ?...显然,t是更可能是谣言如果(1)uj有发布重新传播谣言历史,(2)ui在过去历史已发布重新发布tweet谣言。 给定一组训练实例,我们构建一个用户模型。...5.3.1主题标签 在Twitter生态系统中一个新出现现象是使用hashtag:某个词短语前缀有散列符号(#)。由用户创建这些标签,并广泛使用了几天,然后当主题过时时消失。

    1.1K10

    现货与新闻情绪:基于NLP量化交易策略(附代码)

    理想情况下,我们应该使用1-5分钟bar,但就本文目的而言,这样就可以了。 Tweet数据 我们将使用一个名为GetOldTweets3(GOT)提取历史Tweet数据。...组成来对Twitter数据进行一些基本分析,比如单个tweet长度(每条tweet字数)、字符数等。...基本文本EDA —单词和字符频率分布 停顿词 很明显,每条推文平均长度相对较短(准确地说是10.3个字)。...正如我们在上面的初步分析中所观察到,一条给定tweet平均长度只有10个字。...不管我们在 NLP 模型中是否使用single-tokens、ngrams、stemslemmas,从根本上说,我们tweet数据中每个token都包含一些信息。

    2.9K20

    05 奇妙Python库之【textblob(文本处理)】

    简介 TextBlob 是一款 Pythonic 文本处理工具,用于处理文本数据,它提供了一个简单 API,用于潜入常见自然语言处理(NLP)任务,如词性标注、名词短语提取情感分析、分类等 TextBlob...是一个用Python编写开源文本处理库。...它可以用来执行很多自然语言处理任务,比如,词性标注,名词性成分提取情感分析,文本翻译,等等,仅为英文分析。...功能 名词短语提取 词性标记 情绪分析 分类(朴素贝叶斯,决策树) 由Google翻译提供语言翻译和检测标记化(将文本分为单词和句子) 单词短语频率 单词变形(复数和单数)和词形化 拼写校正 通过扩展添加新模型语言...情感分析 (1)积极(polarity) / 消极 值越大,越积极(-1,1) (2)主观(subjectivity)/客观 值越大,越主观(0,1) 注:生成是俩个数值 积极 import textblob

    2.4K10

    文本分类综述 | 迈向NLP大师第一步(上)

    该方法学习多词短语向量空间表示。在情感预测任务中,这些表示优于常规数据集(例如电影评论)上其他最新方法,而无需使用任何预定义情感词典极性转换规则。...但是,它们无法捕获较长短语组成含义,从而阻止了它们更深入理解地理解语言。本文介绍了一种循环神经网络(RNN)模型,该模型学习任意句法类型和长度短语句子成分向量表示。...模型为解析树中每个节点分配一个向量和一个矩阵:其中向量捕获成分固有含义,而矩阵捕获其如何改变相邻单词短语含义。该矩阵-向量RNN可以学习命题逻辑和自然语言中算子含义。...它在11,855个句子语法分析树中包含215,154个短语细粒度情感标签,并在情感组成性方面提出了新挑战。为了解决这些问题,我们引入了递归神经张量网络。...预测所有短语细粒度情感标签准确性达到80.7%,相较于基准工作提高了9.7%。此外,它也是是唯一一个可以在正面和负面短语各个树级别准确捕获消极影响及其范围模型。

    85020

    Kaggle Tweet Sentiment Extraction 第七名复盘

    这是前段时间结束Kaggle比赛,之前在GDGKaggle meetup直播里我也有提到过,最终我们队获得了第七名,这篇文章分享一下我参赛收获和感受。...Leaderboard截图 赛题回顾 比赛叫做Tweet Sentiment Extraction,对于给定tweet情感极性,需要选手从文本中找出支撑情感部分。...具体说,就是把数据提供情感词作为question,把tweet作为context,把预测对象作为answer。...每个位置平滑概率反比于句子长度,也就是K,所以我认为更好的确定平滑强度方法是先确定一个单位平滑强度,再根据句子总长来确定原标签权重。...虽然这个比赛有点极端,但即使数据没有错,比赛目标是错不可达到情况近来屡见不鲜。

    72730

    机器学习(四)通过递归矩阵向量空间预测组合语义摘要简介方法结果结论

    但是,它们无法捕捉到更长短语位置意义,这样就阻碍了它们对语言深入理解。我们介绍一种递归神经网络(RNN)模型,该模型学习任意句法类型和长度短语和句子组合向量表示。...我们模型为解析树中每个节点分配向量和矩阵:向量捕获组成部分固有含义,而矩阵捕获它如何改变相邻单词短语含义。这种矩阵向量RNN可以学习命题逻辑运算符和自然语言含义。...该模型在三个不同实验中获得最显著表现:预测副词形容词对细粒度情感分布;对电影评论情感标签进行分类,并使用他们之间句法路径对名词之间因果关系主题信息进行分类。...简介 语义词向量空间是许多有用自然语言应用核心,例如搜索查询扩展(Jones et al。2006),信息检索事实提取(Pas¸caet al。...组合.png 训练 我们通过在每个父节点顶部添加一个softmax分类器来训练向量表示,以一种情感分类一些关系分类 ? softmax.png 其中W label∈R K×n是权重矩阵。

    84070

    教程 | 如何用50行代码构建情感分类器

    自然语言处理(NLP)是研究人类语言与计算机交互领域。自然语言处理一个子问题是情感分析,即把一个语句分类为积极消极。把语句分类为积极消极有什么用呢?以亚马逊网站为例。...,文本后是四个字符空间,还有该文本标签(0 1)。...由于我们使用文本语料库包含大量不同单词,因此我们设置了一个上限,只使用最经常出现 2500 个单词。...因为句子可以有不同长度,它们序列长度也会不同。因此,pad_sequences 会找出最长句子,并用 0 填充其他较短语句以匹配该长度。...输入序列是文本稀疏表征,因为词汇表巨大,并且给定单词将由大向量表示。如果我们能够构建序列某种密集表征,那么网络将更容易进行预测。2500 个单词词嵌入/密集表征是通过嵌入层对模型进行训练获得

    48800
    领券