文本情感分析效果评估

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2023-01-12 21:54:22

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1.背景介绍情感分析是一种自然语言处理技术，旨在从文本或图像中识别和分析情感信息。在本文中，我们将深入探讨文本情感分析和图像情感分析的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。 1. 背景介绍情感分析是一种自然语言处理技术，旨在从文本或图像中识别和分析情感信息。在过去的几年里，情感分析技术在社交媒体、客户反馈、市场调查等领域取得了显著的进展。 1.1 文本情感分析 文本情感分析是...

本文设计并实现了一个基于深度学习的中文文本情感分析系统。该系统采用PyTorch框架和TextCNN模型，能够对中文文本进行四分类情感识别（愤怒、悲伤、喜悦、惊讶）和二分类强度判断（强烈、轻微）。系统提供了单文本分析、批量分析、历史记录管理、数据可视化和情感词典管理等功能，为用户提供了全面的情感分析服务。实验结果表明，该系统在中文情感分析任务上取得了良好的性能，具有较高的准确率和实用价值。

文本情感分析的核心目标是从文本数据中提取出作者的情绪倾向，即识别出正面情感或负面情感。正面情感（Positive Sentiment）通常指积极、满意、喜悦等情绪，而负面情感（Negative Sentiment）则涵盖了消极、不满、悲伤等情绪。文本情感分析在识别这些情感时，依赖于机器学习模型来预测文本表达的情感极性，这些模型基于大量带有情感标签的训练数据来“学习”文本中情感倾向的信号。识别情感极性的技术通常涉及以下几个步骤：1. 数据预处理：包括分词、去除停用词、词干提取、词性标注等。

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