文本情感分析最优模型生成

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2023-01-12 21:54:21

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近年来，文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题；微博作为一种短文本，用词精炼而简洁，富含观点、倾向和态度。因此，识别微博的情感倾向具有重要的现实意义。提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法，使用多种文本特征，包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等，并选用不同的特征组合，通过多组实验使情感分析效果最优。实验显示，选用词性、情感词和否定词的特征组合时，SVM模型的正确率达到88.72%，选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时，CRF模型的正确率达到9044%。

情感分析，也称为观点挖掘、情感识别或情感分级，是一种自然语言处理技术，旨在识别文本中的情感倾向，例如积极、消极、中性等。情感分析技术可以应用于各种领域，如社交媒体分析、市场调查、在线评价、舆情监测等，帮助人们更好地了解文本的情感含义。ChatGPT是一种基于Transformer模型的语言生成模型，由OpenAI团队开发。它可以生成自然、流畅的文本，具有强大的语言理解和生成能力。ChatGPT模型可以通过预训练和微调等方式应用于各种自然语言处理任务，包括情感分析。

论文0 《基于生成对抗网络的文本生成的研究》作者：胡懋晗链接：https://www.doc88.com/p-39359414420190.html?r=1 摘要概括：用GAN无监督生成，再做情感风格转换，最终生成文本。目标文本的语种：英文（可惜啦！！！中文就好了！！！）精读内容：研究现状——自编码器、文本生成现状、最优传输理论在DL应用、存在问题和挑战部分经典模型——本章小结部分文本生成模型情感风格转换——实验设计、模型细节部分研究现状背景信息，读小说一样轻松愉悦又有收获。

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近日，OpenAI 在其一篇题为《Block-Sparse GPU Kernels》的博文中发布了一个低级别神经网络架构的高度优化 GPU 内核，并且这个神经网络带有「块稀疏」（block-sparse）权重。根据已选的稀疏性，这些内核可以比 cuBLAS 或 cuSPARSE 运行快几个数量级，并在文本情感分析与文本、图像生成建模方面取得了当前最优结果。机器之心对博文进行了编译，GitHub 链

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