出处:http://www.ithao123.cn/content-242299.html 情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述,分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪.   原理 比如这么一句话:“这手机的画面极好,操作也比较流畅.不过拍照真的太烂了!系统也不好.” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的,最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词,积极的情感词比如:赞,好,顺手,华丽等,消极情感词比如:差,烂,坏,坑爹等.出现一个积极词就+1,出现一个消极词就-1. 里面就

SnowNLP是国人开发的python类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode.MIT许可下发行.其 github 主页我自己修改了上文链接中的python代码并加入些许注释,以方便你的理解: f

Python使用gensim进行文本相似度计算 转于:http://rzcoding.blog.163.com/blog/static/2222810172013101895642665/ 在文本处理中,比如商品评论挖掘,有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度,以此衡量评论的客观性. 评论和商品描述的相似度越高,说明评论的用语比较官方,不带太多感情色彩,比较注重描述商品的属性和特性,角度更客观. 那么Python 里面有计算文本相似度的程序包吗,恭喜你,不仅有,而且很好很强大. 这是从

import xlrd import jieba import sys import importlib import os #python内置的包,用于进行文件目录操作,我们将会用到os.listdir函数 import pickle #导入cPickle包并且取一个别名pickle #持久化类 import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Ax

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 1.简介 在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:Linear Discriminant Analysis和Latent Dirichlet Allocation.本文的LDA是指Latent Dirichlet Allocation,它在主题模型中占有非常重

# -*- coding: utf-8 -*- from pandas import read_csv import numpy as np from sklearn.datasets.base import Bunch import pickle # 导入cPickle包并且取一个别名pickle #持久化类 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import jieba import operator # 排序

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label

Python 文本挖掘:解决Python中文编码问题 转于:http://rzcoding.blog.163.com/blog/static/2222810172013101785738166/   据说Python 最恶心的地方是中文编码问题,这也让很多人放弃使用Python.此刻我只想说..放弃得好!.. 因为这确实是Python 最恶心的问题,暂时木有之一. 在经过多次挫败,多次google,多次stackoverflow 无果之后,只有硬着头皮上..因为只会用Python 了摔! 终于我

在当下,人工智能的浪潮席卷而来.从AlphaGo.无人驾驶技术.人脸识别.语音对话,到商城推荐系统,金融业的风控,量化运营.用户洞察.企业征信.智能投顾等,人工智能的应用广泛渗透到各行各业,也让数据科学家们供不应求.Python和R作为机器学习的主流语言,受到了越来越多的关注.数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择,本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析. 一．Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象.解释型免费开源高级语言.它功能强大,有活跃的社区支持和各式各样的

为了理解和应用机器学习技术,你需要学习 Python 或者 R.这两者都是与 C.Java.PHP 相类似的编程语言.但是,因为 Python 与 R 都比较年轻,而且更加“远离”CPU,所以它们显得简单一些.相对于R 只用于处理数据,使用例如机器学习.统计算法和漂亮的绘图分析数据, Pthon 的优势在于它适用于许多其他的问题.因为 Python 拥有更广阔的分布(使用 Jango 托管网站,自然语言处理 NLP,访问 Twitter.Linkedin 等网站的 API),同时类似于更多的传统

转载:http://python.jobbole.com/84326/ 偶然看到的这篇文章,觉得对我挺有引导作用的.特此跟大家分享一下. 为了理解和应用机器学习技术,你需要学习 Python 或者 R.这两者都是与 C.Java.PHP 相类似的编程语言.但是,因为 Python 与 R 都比较年轻,而且更加“远离”CPU,所以它们显得简单一些.相对于R 只用于处理数据,使用例如机器学习.统计算法和漂亮的绘图分析数据, Pthon 的优势在于它适用于许多其他的问题.因为 Python 拥有更广阔

http://www.ithao123.cn/content-296918.html 首页 > 技术 > 编程 > Python > Python 文本挖掘:简单的自然语言统计 Python 文本挖掘:简单的自然语言统计 2015-05-12 浏览(141)   [摘要:首要应用NLTK (Natural Language Toolkit)顺序包. 实在,之前正在用呆板进修方式剖析情绪的时间便已应用了简略的天然说话处置惩罚及统计.比方把分词后的文本变成单词拆配(或叫单词序] 主要使

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 集合运算的一般规则如下:    union(x,y)    #求并集    intersect(x,y)    #求交集    setdiff(x,y)    #求属于x而不属于y的所有元素    setequal(x,y)    #判断x与y是否相等    a %in% y    #判断a是否为y中的元素    choose(n, k)   

笔者寄语:小规模的读取数据的方法较为简单并且多样,但是,批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入. R语言中还有一些其他较为普遍的读入,比如代码包,R文件,工作空间等. source  #读取R代码dget    #读取R文件load    #读取工作空间 -------------------------------- SPSS-STATA格式的读入包--foreign 读取其他软件的格式foreigninstall.packages("foreign&

爬取过程在这里: Python爬取你好李焕英豆瓣短评并利用stylecloud制作更酷炫的词云图 本文基于前文爬取生成的douban.txt,基于SnowNLP做情感分析. 依赖库: 豆瓣镜像比较快: pip install snownlp -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com/simple 初识SnowNLP: SnowNLP是一个常用的Python文本分析库,是受到TextBlob启发而发明的.由于当

这些网址是我在学习python中文文本挖掘时觉得比较好的网站,记录一下,后期也会不定期添加:   1.http://www.52nlp.cn/python-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E7%88%AC%E8%99%AB-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%A4%84%E7%90%86-%E7%A7%91%E5%AD%A6%E8%AE%A1%E7%AE%97-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C

< 独立项目 -  文本挖掘 > 项目立项的相关背景介绍,TODO方向. 一.Ubuntu环境配置 主机系统:Windows 7 SP1  64位操作系统 | i5-4210 CPU | 16GB RAM VirtualBox虚拟环境:GUN VitrualBox Linux系统:Ubuntu 15.10(ubuntu-15.10-desktop-i386) 二.Python模块的安装 1.python当前版本检查 sylar@SylarMining:~$ python --version P

机器学习算法的空间.时间复杂度依赖于输入数据的规模,维度规约(Dimensionality reduction)则是一种被用于降低输入数据维数的方法.维度规约可以分为两类: 特征选择(feature selection),从原始的d维空间中,选择为我们提供信息最多的k个维(这k个维属于原始空间的子集) 特征提取(feature extraction),将原始的d维空间映射到k维空间中(新的k维空间不输入原始空间的子集) 在文本挖掘与文本分类的有关问题中,常采用特征选择方法.原因是文本的特征一般都

摘要 这篇短文的目的是分享我这几天里从头开始学习Python爬虫技术的经验,并展示对爬取的文本进行情感分析(文本分类)的一些挖掘结果. 不同于其他专注爬虫技术的介绍,这里首先阐述爬取网络数据动机,接着以豆瓣影评为例介绍文本数据的爬取,最后使用文本分类的技术以一种机器学习的方式进行情感分析.由于内容覆盖面巨大,无法详细道尽,这篇文章旨在给那些对相关领域只有少量或者没有接触的人一个认知的窗口,希望激发读者自行探索的兴趣. 以下的样本代码用Pyhton写成,主要使用了scrapy, sklearn两个

Part5情感分析 这是本系列的最后一篇文章,该.事实上这种单一文本挖掘的每一个部分进行全部值获取水落石出细致的研究,0基础研究阶段.用R里面现成的算法,来实现自己的需求,当然还參考了众多网友的智慧结晶,所以也想把我的收获总结出来分享给大家,希望也能像我一样在看大家的分享时得到自己的启示. 网上翻了下中文文本情感分析的一些文章,再回忆了一下我自己做情感分析的方法,认为我的想法真的是简单粗暴直接. 这是一篇介绍中文文本情感分析倾向的论文.http://wenku.baidu.com/link?ur