本次比赛的任务是对给定文本进行情感极性分析，情感极性包括正中负三类。这次比赛我的成绩是复赛第8名(共2745支参赛队伍，实际有效提交851个提交)。借助分享本次参赛方案总结，希望能和大家共同交流交流。
就像人类在做一件事情的时候，可能需要尝试多次。LLM也是如此！这对于情感分析任务尤其如此，在情感分析任务中，LLM需要深入推理来处理输入中的复杂语言现象（例如，从句组成、反讽等），单个LLM生成的单回合输出可能无法提供完美的决策。
百度于今年早些时候发布了其最新的NLP架构ERNIE 2.0，在GLUE基准测试中的所有任务上得分均远高于XLNet和BERT。NLP的这一重大突破利用了一项被称为“连续增量式多任务学习”的创新技术。在本文中，我们将直观地解释“连续多任务学习”的概念，构建ERNIE 2.0模型，并解决有关ERNIE 2.0结果的疑虑。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
为了方便大家能够深入了解向量数据库与 NLP 的关系及应用，我们上线了「X」Embedding in NLP 系列专题，分为初阶和进阶两部分。本文为初阶第一篇，将详细介绍 NLP 以及以 Zilliz Cloud、Milvus 为代表的向量数据库是如何为 NLP 赋能的。
数据时代，机器学习也进入了大众视野，我们身边到处都有机器学习应用的场景，如人脸识别、智能语音识别、手写数字识别、金融反欺诈和产品精准营销等等。
在2017年，Transformer模型由论文《Attention is all you need》提出，最开始被应用于机器翻译任务上并取得了很好的效果。它摒弃了传统LSTM的串行结构，使用了基于Self Attention的模型结构，具有更好的并行计算能力，这使得它在大规模数据模型训练方面更有优势。
在去年11月份，NLP大神Manning联合谷歌做的ELECTRA一经发布，迅速火爆整个NLP圈，其中ELECTRA-small模型参数量仅为 BERT-base模型的1/10，性能却依然能与BERT、RoBERTa等模型相媲美。
微博的强大影响力已经深深的吸引了更多的人加入。而对微博的情感分析，不仅可以获取网民的此时的心情，对某个事件或事物的看法，还可以获取其潜在的商业价值，还能对社会的稳定做出一定的贡献。
以下是学习大型语言模型的一些书籍、论文和在线课程的推荐：书籍：《深度学习》（花书）：该书是深度学习领域的经典教材，包括自然语言处理和语言模型等内容。《自然语言处理综论》：该书是自然语言处理领域的经典教材，包括语言模型、文本分类、情感分析等内容。《动手学深度学习》：该书是一本实践性的深度学习教材，包括自然语言处理和语言模型等内容。论文：GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners：该论文介绍了GPT-3模型，是目前最先进的大型语言模型之一。BERT: Pre-tra
情感分析是一种通过自然语言处理技术来识别、提取和量化文本中的情感倾向的方法。Python在这一领域有着丰富的库和工具，如NLTK、TextBlob和VADER等。本文将介绍如何使用Python进行情感分析，并通过可视化展示结果。
情感分析是NLP的重要部分，之前我们使用过Python第三方库SnowNLP进行情感分析，也训练过朴素贝叶斯模型来更好的符合我们的数据，进行更精确的情感分析，具体可以参考这篇文章。
在自然语言处理（NLP）领域中，IMDB影评数据集是一个非常流行的数据集，它包含了来自IMDB网站的电影影评，其中包括了正面评价和负面评价。本文将介绍如何使用Python和一些常用的NLP工具库来进行IMDB影评数据集的入门：
7 月 30 日，百度发布了 ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）的优化版本——ERNIE 2.0 自然语言理解框架。这个中英文对话的 AI 框架不仅获得了最优的（SOTA）结果，并且在 16 个 NLP 任务中表现出优于 BERT 和最近的 XLNet 的高水准。目前，ERNIE 2.0 代码和英文预训练模型已开源。
摘 要： 为合理评价电商平台物流客户满意度情况，提出一种基于评论大数据的物流客户满意度测算方法。首先，以生鲜电商为研究对象爬取大量在线评论，进行分词等操作并基于TF-IDF算法得出生鲜电商物流满意度的关键因素及其权重，随后构建物流属性词向量模型，结合词语权重和其与物流关键因素之间的相似性，区分每句话中的物流属性，确定用户重点关注的物流属性。然后，构建情感分析模型对物流相关评论进行情感分析，计算用户对物流各属性的满意度情况，得到评论中不同物流属性的客户满意度情况。
如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
今年3月份，百度发布了NLP模型ERNIE初代版本。这个模型刚一出世，便取得了骄人成绩：在中文任务中，全面超越当前最强NLP模型BERT，一度引发业界广泛关注和探讨。而短短4个月时间，百度ERNIE就进化到了2代版本，这是一个中英文对话的AI框架和模型。
SnowNLP是一个Python库，用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法，具有简单易用的接口和丰富的功能。
前言:在上一篇文章中，已经介绍了Keras对文本数据进行预处理的一般步骤。预处理完之后，就可以使用深度学习中的一些模型进行文本分类。在这篇文章中，将介绍text-CNN模型以及使用该模型对imdb影评数据集进行情感分析。 正如上篇文章所说，文本分类的关键在于准确提炼文档或者句子的中心思想，而提炼中心思想的方法是抽取文档或句子的关键词作为特征，基于这些特征去训练分类器并分类。每个类别可以理解为一种中心思想，如情感分析中，分类器将样本分为两类，一类为正面评论，另一类为负面评论，而正面和负面评论正是该文本或句子的
情感分析是一种自然语言处理技术，旨在识别和理解文本中表达的情感、情绪和情感倾向。它利用计算机算法和模型来分析文本中的情感表达，以确定文本的情感状态，例如正面、负面或中性。情感分析可以帮助我们理解人们在文本中表达的情感态度，从而揭示用户对产品、服务、事件或主题的情感倾向和观点。 情感分析在自然语言处理领域具有重要性和广泛应用。首先，情感分析可以帮助企业了解用户对其产品和服务的情感反馈。通过分析用户在社交媒体、在线评论和调查问卷中的情感表达，企业可以了解用户对其产品的喜好、满意度和不满意度，从而进行改进和优化。 其次，情感分析在舆情监测和品牌管理中发挥关键作用。通过分析公众对特定事件、品牌或产品的情感反馈，可以及时了解公众对品牌形象的看法，从而进行舆情应对和品牌形象的管理。此外，情感分析在社交媒体挖掘、市场调研和消费者洞察方面也具有广泛的应用。通过分析用户在社交媒体平台上的情感表达，可以了解用户对不同产品、话题和事件的看法和情感态度，为市场调研和推广活动提供有价值的信息。 本文旨在介绍情感分析的概念和定义，强调情感分析在自然语言处理领域的重要性和应用广泛性。同时，我们将探讨情感分析的方法和技术，分析其在不同领域的应用，并讨论情感分析面临的挑战和未来发展方向。
主要是基于twitter的内容有： 实时热点话题检测 情感分析 结果可视化 Twitter数据挖掘平台的设计与实现 实时热点话题挖掘 Twitter的数据量是十分庞大的。为了能够了解Twitter上人们在谈论些什么，我们希望能够有一种有效的方 式来获取 Twitter 实时的热点话题。要求该方式： 能处理流数据并且对模型进行周期性的更新 。 产生的主题 与过去的 主题有关联 以便 观测话题的演变 。 资源占用稳定，不随时间增大而以便保证效率和对新话题的敏感 。 LDA模型 首先想到的就是主题模型。 200
需要大量的人工标注的语料作为训练集，提取文本特征，构建分类器，进行情感的分类。
在《无问西东》豆瓣短评分析一文中，我们通过爬虫技术，抓取了220条豆瓣短评与相应打分数据，通过分词与关键词提取技术，比较了正、负向评价的关键词差异。本文中，我们对同样的数据，使用SnowNLP包，对短评进行情感分析，并与实际打分情况进行比较。 情感分析 SnowNLP可以进行中文分词、词性标注、情感分析等操作，对于情感分析，使用的语料库主要为购物方面的，可以替换语料库进行训练。本文中，直接使用默认语料库。 如下，导入《无问西东》豆瓣短评分析中得到的数据，并加载SnowNLP包，对每一条评论计算情感分析
去年10月，Google团队发布BERT模型横扫一切，在11种不同NLP测试中创出最佳成绩。现在，轮到BERT被碾压了。
在当今数字化时代，对电影的评价和反馈在很大程度上影响着人们的选择。豆瓣作为一个知名的电影评价平台，汇集了大量用户对电影的评论和评分。本文将介绍如何使用Python编写爬虫来获取豆瓣电影的影评数据，并通过情感分析对评论进行简单的情感评价。
使用Selenium模拟浏览器点击翻页操作，并配合Request实现了携程网爬虫封锁和自动化的采集民宿UGC内容的功能，提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。
上个月，XLNet 在 20 项任务上全面超越了 BERT，创造了 NLP 预训练模型新记录，一时风光无两。但现在，XLNet 刚屠榜一个月，剧情再次发生反转：Facebook 的研究人员表示，如果训练得更久一点、数据再大一点，BERT 就能重返 SOTA。
情感分析指的是对新闻报道、商品评论、电影影评等文本信息进行观点提取、主题分析、情感挖掘。情感分析常用于对某一篇新闻报道积极消极分析、淘宝商品评论情感打分、股评情感分析、电影评论情感挖掘。情感分析的内容包括:情感的持有者分析、态度持有者分析、态度类型分析（一系列类型如喜欢（like），讨厌（hate），珍视（value），渴望（desire）等；或着简单的加权极性如积极（positive），消极（negative）和中性（neutral）并可用具体的权重修饰）、态度的范围分析（包含每句话，某一段、或者全文）。因此，情感分析的目的可以分为：初级：文章的整体感情是积极/消极的；进阶：对文章的态度从1-5打分；高级：检测态度的目标，持有者和类型。
下面的这篇文章将手把手教大家搭建一个简单的股票舆情分析系统，其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻，然后通过百度情感分析接口，用于评估指定股票的正面和反面新闻的占比，以此确定该股票是处于利好还是利空的状态。
随着互联网时代的迅速发展，社交网络平台已经成为人们向全世界传达情感的重要手段。有些人使用文本内容、图片、音频和视频来表达他们的观点。另一方面，通过基于 Web 的网络媒体进行的文本通信有点让人不知所措。由于社交媒体平台，互联网上每一秒都会产生大量的非结构化数据。数据的处理速度必须与生成的数据一样快，这样才能够及时理解人类心理，并且可以使用文本情感分析来完成。它评估作者对一个项目、行政机构、个人或地点的态度是消极的、积极的还是中立的。在某些应用中，不仅需要情绪分析，而且还需要进行情绪检测，这可以精确地确定个人的情绪/心理状态。「本文提供了对情感分析水平、各种情感模型以及情感分析和文本情感检测过程的理解；最后，本文讨论了情绪和情感分析过程中面临的挑战」。
情感分析是文本分类的一种，主要方法是提取文本的表示特征，并基于这些特征进行分类。情感分析根据研究对象的粒度不同可分为文本级、句子级、对象级等，分别对相应单位的文本进行情感倾向分析。其中，较细粒度的情感分析为对象级情感分析（Aspect-level Sentiment Analysis, ASA），任务输入为一段文本和指定的待分析对象，输出为针对该对象的情感倾向。
最近复仇者联盟4正在热映中，很多人都去电影院观看了电影，那么对于这部电影，看过的人都是怎么评价的呢？这时候爬虫就可以派上用场了！
在数字时代，海量的跨媒体数据涌入我们的生活。这些数据涵盖文本、图像、音频和视频等多种形式，为我们提供了更全面的信息视角。本文将深入研究自然语言处理（NLP）在跨媒体分析中的关键作用，探讨其在不同领域的应用、面临的挑战以及未来发展的趋势。
在之前对 ChatGLM 的搭建部署和测试使用过程中，我对 ChatGLM 和 Langchain 的能力有了初步了解。尽管这些工具已经具备了一定的通用性，但由于本地知识库的效果不理想，我仍然觉得需要为自己定制属于自己的模型和应用。因此，我决定学会基于 Langchain 和模型进行编程，从现在开始着重学习 Langchain 的基础知识和编码，为后续打造自己的贾维斯做知识储备。
本次论文分享内容主要包括以下内容：鲁棒优化Bert模型（RoBERTa）、自回归预训练模型（XLNet）、无监督多任务学习语言模型、生成预训练语言理解、深层上下文单词表示、键值记忆网络、大规模问答系统训练等 。
国庆长假的最后一天，鹿晗在微博上公开宣布和关晓彤的恋情。消息来得太突然，不仅粉丝圈里炸了，顺带连微博服务器也给炸了。在此心疼新浪运维工程师一秒，放个假都不能省心。 这条微博让粉丝们心情复杂，却让各路媒
支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，基于结构风险最小化原则，即通过少量样本数据，得到尽可能多的样本数据。支持向量机对线性问题进行处理，能解决非线性分类问题。本文介绍了R语言中的 SVM工具箱及其支持向量机（SVM）方法，并将其应用于文本情感分析领域，结果表明，该方法是有效的。在此基础上，对文本挖掘新闻语料进行情感分类和词云可视化，从视觉上对文本进行情感分析。
上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解，而CNN除了处理图像数据之外，还适用于文本分类。CNN模型首次使用在文本分类，是Yoon Kim发表的“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification”论文中。在讲解text-CNN之前，先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理。 自然语言处理就是通过对文本进行分析，从文本中提取关键词来让计算机处理或理解自然语言，完成一些有用的应用，如：情感分析，问答系统等。比如在情感分析中，其本
简介 提供情感识别能力，可以帮您快速判断一段运营商评论文本的情感得分。 接口能力 接口名称 英文名称 请求方式 API地址 运营商情感分析 sentiment_operation_analysis GET http://192.168.0.19:50001/nlp/sentiment_operation_analysis 参数说明 请求参数 参数名称（英文） 是否必选 数据类型 示例数据 描述 token 是 string 340611b2014541c98ca14737f3892c79 用户标识 tex
情感分析是指挖掘文本表达的观点，识别主体对某客体的评价是褒还是贬，褒贬根据进态度行倾向性研究。文本情感分析可以分为基于机器学习的情感分类方法和基于语义理解的情感分析。基于机器学习进行语义分析的话需要大量的训练集，同时需要人工对其进行分类标注。我所使用的方法是基于语义理解中的使用情感词典进行情感态度分析。
近日，谷歌大脑主任科学家Quoc V. Le在Twitter上放出一篇重磅论文，立即引发热议：
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