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SOApprocah方法的源程序下载
- SOApprocah方法的源程序下载 基于经典的PMI-IR方法，进行中文文本情感分类算法。,Download source SOApprocah methods based on the classic PMI-IR method for Chinese text classification algorithm emotion.
lingpipe-3.6.0
- 一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能，包括主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼写检查（Query Spell Checking）、兴趣短语检测（Interseting Phrase Detection）、聚类（Clustering）、字符语言建模（Character
yuyinshibie
- 基于特定人情感的语音识别，语音情感特征提取；语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。内容很丰富-In this article, we have accomplished a system for emotion recognition of speech by establishing a database of speech with certain emotion by certain people analyzing emotion features and de
Chinese-text-based-on-Naive-Bayes-
- 一种基于情感词典和朴素贝叶斯的中文文本情感分类方法-Feelings of the Chinese text based on emotional dictionaries and Naive Bayes classification
NBclassfier
- 贝叶斯情感分类器,基于五倍交叉法来验证。程序可以直接运行，改程序是在基于已经分词的情况下实施的。-Bayesian classifier, emotion to verify five times based on the crossover. Program can be run directly, the program is based on the segmentation of the case.
speech-emotion-recognition
- 过特定人语音情感数据库的建立；语音情感特征提取；语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7 。对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4 。其中分类器采用混合高斯分布模型。-The system of speech emotion recognition
bayes
- 基于朴素贝叶斯的主客观情感分类器，训练集数据集齐全-Objective and subjective feelings based on Bayesian classifier
PJudgetopic
- 机器学习的方法短信情感分类，喜怒哀惧，43123条短信训练集-SMS emotion machine learning classification methods, joy, anger, sadness and fear, 43123 SMS training set
PMl-IR
- Blog信息源和信息量的广泛增长给中文文本分类带来了新的挑战。本文提出了—种基于PMI—IR算法的四种情感分类方法来对Blog文本进行情感分类。该方法以情感词语为中心，通过搜索引擎返回的结果来计算文本 中的情感要素和背景情感词之问的点互信息值，从而对文本进行情感分类。该方法在国家语言资源监测与研究中心网络媒体语言分中-心2008年度的Blog语料和COAE2008的语料上分别进行了测试。与传统方法相比准确率和召回率都有了较大的提高。-Development ofBIog texts info
NLP
- 中文文本情感分类。上课的课程作业，本着服务大家的思想上传，包括实验代码，实验数据，实验ppt以及实验报告。非常详细-Chinese text sentiment classification. Course work in class, in the service of everyone' s thoughts upload, including experimental code, test data, test and lab reports ppt. Very detailed.
image-sentiment-analysis
- 图片情感分析模型，基于卷积神经网络，以颜色特征为依据进行情感分类，图片情感极性分为积极和消极两类。(The model can extract the hue, brightness, contrast and other information from a picture to represent the emotional polarity of the image. The image sentiment analysis model is using convolution neura
按照极值分两类代码
- 按照极值表的文本情感分类，将对话中说话人A的情感分为积极，中性，消极。(Text affective classification)
Python中的数据挖掘（情感标记句）
- 这些代码实例创建了一个有效的、可执行的原型系统：一个使用“0”（负面情绪）或“1”（正面情绪）对产品的评论（"评论的情感分类"的英文）进行分类的app。(These code instances create an effective and executable prototype system: a app that uses "0" (negative emotion) or "1" (positive mood) to comm
zh_lstm
- lstm做情感分类,中文，用到豆瓣影评，结巴分词，lstm模型，环境python3做编码处理。(lstm for sentiment analyse)
LSTM做文本情感分类
- PYTHON 爬虫 LSTM做文本情感分类源码,简单分析摆渡情感新闻.
fish_base-master
- 实现文本情感分类的python程序,可以判断一段文字是中性，消极或者是积极的(it can be used for classfying the feelings of text)
情感分析
- 分类，用于对情感词的统计、排序、分类等 包括源程序、数据拆分程序、训练集和测试集(Classification for statistics, sorting and classification of emotional words Includes source programs, data split programs, training sets, and test sets)
keras-SRU-master
- 利用sru进行文本情感分析，三分类，速度快，准确率高，利用keras环境，实用性大。(Using SRU for text sentiment analysis, three categories, fast speed, high accuracy, using keras environment, practical.)
online_shopping_10_cats
- 中文情感分类数据集。10 个类别（书籍、平板、手机、水果、洗发水、热水器、蒙牛、衣服、计算机、酒店），共 6 万多条评论数据，正、负向评论各约 3 万条。(There are 10 categories (book, tablet, mobile phone, fruit, shampoo, water heater, Mengniu, clothes, computer, hotel) in Chinese emotion classification corpus, with more th
情感分类数据集-已分词
- 可用于文本情感分类的研究，其中的训练和测试集都已经过切分。