在负面flair情绪分析中添加'-‘符号
在负面flair情绪分析中添加'-'符号是一种常见的处理方式，用于标记和识别文本中表达负面情绪的词语或短语。通过在这些词语或短语前添加'-'符号，可以帮助算法或模型更准确地识别和分类文本中的负面情绪。
这种处理方式的优势在于简单易行，不需要复杂的算法或模型。通过添加'-'符号，可以快速标记负面情绪，并在后续的情感分析或情绪识别任务中起到辅助作用。
应用场景包括但不限于社交媒体监测、舆情分析、情感分析等领域。在这些场景中，对用户生成的文本进行情感分析可以帮助企业或组织了解用户的情感倾向，从而做出相应的决策或改进。
腾讯云提供了一系列相关产品和服务，可以支持负面flair情绪分析的实施。其中，腾讯云自然语言处理（NLP）服务可以用于情感分析，通过对文本进行情感倾向性分析，帮助用户识别和理解文本中的情感信息。您可以访问腾讯云自然语言处理（NLP）服务的官方介绍页面了解更多信息：腾讯云自然语言处理（NLP）服务
请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
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1回答
我正在使用Flair NLP库来获取tweet的情感得分。如何在Flair中处理表情符号？我知道vader在没有预处理的情况下可以很好地处理表情符号，但是Flair呢？我应该在代码中添加什么来解释表情符号在情感分析中施加的含义？我应该使用python的emoji库来演示吗？它与flair一起工作吗？ s = flair.data.Sentence('I am feeling great <3')
flair_sentiment.predict(s)
total_sentiment = s.labels
print(total_sentiment[0].score) 有人
浏览 25提问于2020-10-26得票数 0
有没有人知道是否有可能仅仅根据最终用户的反应的情绪分析评分($request.sentiment.score)而转换到另一个页面？
我基本上想让代理问最终用户一个问题，然后让代理将用户路由到页面，严格使用用户响应的情感分析分数，仅此而已。
到目前为止我尝试过的是：
通过Dialogflow-CX模拟器，我试图使用路由中的条件语句$request.sentiment.score <= 0转换到另一个页面，但是代理没有转换到下一个页面，并且无法将我的输入与严格的条件路由匹配(它只是跳转到sys.no-match-default事件处理程序)。
下面是我设置的路线的截图：
正如您所
浏览 5提问于2022-09-18得票数 0
当我给出一个积极的评论文档时，Discovery正确地将其归类为积极情绪文档。
但当我给出一个既有正面评论又有负面评论的文档时，Discovery将其归类为积极情绪文档。
同样，当我给出负面评论文档(例如:不熟练)时，Discovery将其归类为中性情绪文档。
Discovery中是否有可以解决此异常的设置或配置？
浏览 14提问于2019-05-09得票数 0
我正在使用tweepy和textBlob训练一个情感分析模型。我遇到了一个有趣的例子，在这种情况下，陈述的情绪可能会受到涉众立场的影响。想知道在这种情况下情感分析是如何工作的
RT @Pehla_Trade:在银行间外汇市场早盘交易中，卢比兑美元升值14卢比至64.34卢比
情绪(polarity= -0.012499999999999997，subjectivity=0.2125)
在上面的陈述中，情感的极性是-ve，但作为一个读者，我觉得价值应该是正面的。
浏览 2提问于2017-06-02得票数 1
我试着在一条红线上做情绪分析。我面临的问题是，一些免费的云NLP API(谷歌自然语言，Azure文本分析等)每月只允许5000次免费通话。我试图看看是否可以将一些注释连在一起，直到每次调用字符的最大限度，以便在空闲层中得到更多的评论。
这是一个有缺陷的方法吗？
对一串连载的评论进行情绪分析会不会导致情绪评分错误？
我是否应该对个人评论进行情绪分析，然后平均所有个人得分，以获得整体的线程得分？
浏览 1提问于2018-03-08得票数 2
我有一个快速问题，但在互联网上找不到答案：
NLTK可以用来分析某个单词在句子中的情感吗？
喜欢: iPhone的情绪：“尽管外面的天气很糟糕，但我的iPhone让我再次感觉良好。”=情绪:积极
浏览 1提问于2012-09-06得票数 0
1回答
我正在做无监督的基于方面的情感分析。我试着使用Vader，这给了我很好的结果，但问题是，如果主题是负面的，比如“食物浪费”，那么即使内容是“我真的讨厌食物浪费”，情绪也总是变得负面。有没有人可以帮我解决这个问题，或者给我推荐一个比维达更好的方法。我也试过使用'Flair‘，但它的效果没有维达那么好。
浏览 22提问于2020-01-14得票数 0
2回答
我有一个大小为1000的文档集合，它们都有一个特征，一个有5个元素的向量。这5个元素的总和等于100。例如，我可以有一个特征为: 10,15,40,20,15的文档。
每个向量元素都等于一种情绪，从非常负面到非常积极。对于1000个文本文档，我得到的结果稍微偏了一点，所以我试图在不改变总和的情况下将它们都稍微向右一点。
例如，10,15,40,20,15在应用公式后，结果应该是7,13,32,40,8。我如何管理它？
提前感谢！
浏览 3提问于2014-02-06得票数 0
3回答
情绪分析帮助我们衡量推文的情绪，然而，我们从api获得的许多推文可能真的不能‘分类’成某种情绪。
有没有人知道任何api/文献讨论在运行任何类型的分类器之前对tweet进行预处理(例如remove #，remove @name's等)。
另外，在我开始运行情绪分析器之前，如果我想确定在tweet (比如电影评论)上运行情绪分析是否有意义，我可以查找哪些主题/api/文献？
浏览 2提问于2015-06-26得票数 2
最近，我一直在学习如何在python中使用天赋来进行情感分析。我以前一直在使用。我一直把情绪得分作为compound评分(介于-1到1之间，其中-1是最负面的，0是中性的，1是最积极的)。
有办法从flair得到同样的号码吗？
我试过了
from flair.models import TextClassifier
from flair.data import Sentence
classifier = TextClassifier.load('en-sentiment')
sentence = Sentence('The food was great!')
浏览 3提问于2022-01-26得票数 1
1回答
基于flairNLP的特征提取
、、、、
我正在尝试使用flair进行情感分析，但我还需要知道每个单词对句子得分的影响程度。 我遵循了这个article来预测情绪，但它没有显示如何提取给定句子的特征。我假设有一种方法可以进行这种特征提取，因为它在那篇文章中的呈现方式，但我找不到它。我已经尝试阅读flair文档和代码本身，但没有看到这样做的方法。 我正在寻找的是一种这样的功能： import flair
text = flair.data.Sentence(<string-with-sentiment>)
model = flair.models.TextClassifier.load('en-sentiment&
浏览 27提问于2020-04-23得票数 1
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1回答
我试着做一些很简单的事情。从命令行获取文本。根据某个模型评估其情绪，并将情绪及其相关得分返回到控制台。如何避免每次加载模型？
import argparse
import sys
from flair.models import TextClassifier
from flair.data import Sentence
model=None
def load_model():
global model
model = TextClassifier.load('en-sentiment')
def sentiment_score(s, threshold =
浏览 2提问于2021-12-15得票数 2
2回答
我正在尝试使用斯坦福的CoreNLP库( la )从推特中获得情感--所以请看这里我正在实现的代码。
我正在获得结果，但我注意到，在我的目标数据集和另一个我与地面真相一起使用的数据集中--桑德斯分析推特情绪语料库( Sanders Analytics Analytics Twitter )--似乎都倾向于“负面”结果，尽管地面真相数据没有这种偏见。
我发布这个问题是因为其他人可能经历过这个问题，并且/或可能知道这是我所做的事情或CoreNLP代码中的一些错误造成的。
(编辑-对不起，我花了这么长时间才做出回应)我正在张贴链接，以显示我的意思。我没有足够的声誉来发布这些图片，并且只能在这篇文
浏览 1提问于2014-09-08得票数 5
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谁能告诉我Azure Text Analytics API中积极或消极情绪的特征是什么？例如，“他今天死了”，这取决于死亡的上下文，死亡可以是好的也可以是坏的。是什么决定了回报是正还是负？
浏览 9提问于2018-02-07得票数 0
2回答
我使用基于词汇的方法进行情绪分析，我有很多新闻标题需要被归类为负面的、积极的和中性的，或者在-1 (非常消极的情绪)到+1 (非常积极的情绪)之间。
我正在考虑使用三种不同的方法: TextBlob、Vader ()和LIWC2015 (因为我可以访问它)。这将导致三个预测情绪的每一个标题。
我有两个问题：
这种技术的优缺点是什么？
而且，一旦运行了这三个分析，我如何才能将它们融合成一个单一的度量标准？是否将这3项指标标准化/规范化并对其进行平均化是一个很好的解决方案？
浏览 0提问于2020-10-14得票数 2
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我一直在努力寻找一种尺度或分类指标，以赋予维德情绪分析某种程度的情感，而不仅仅是积极、消极或中立。如果有人能分享他们的观点或资源来帮助对VADER复合得分进行分类，我将不胜感激：
-0.75 to -1 - Angry
-0.5 to -0.74 - Frustrated
-0.25 to -0.49 - Unhappy
-0.01 to -0.24 - Dissatisfied/Confused
0 to 0.25 - Indifferent
0.26 to 0.5 - Satisfied
0.51 to 0.75 - Happy
0.76 to 1
浏览 0提问于2019-07-09得票数 1
2回答
我正在尝试对一个评论数据集进行情感分析。由于我更关心在评论中识别(提取)负面情绪(现在没有标记，但我尝试手动标记数百条或使用Alchemy API)，如果评论总体上是中立的或正面的，但部分评论有负面情绪，我希望我的模型更倾向于将其视为负面评论。有人能给我一些如何做的建议吗？我正在考虑将bag of words/word2vect与有监督的(随机森林，支持向量机) /unsupervised学习模型(Kmeans)结合使用。
浏览 1提问于2015-12-08得票数 0
1回答
存储实时情感数据的最有效方法
、、、、
我计划创建一个应用程序来存储特定主题的数据库中的twitter情绪。我不需要存储tweet，只需要存储话题的情绪。我可以使用SQL或noSQL DB。该应用程序将摄取大量数据，因此它需要高效。
我在想，如果摄取推文，将它们存储在noSQL DB中，然后作为一个单独的进程，从DB读取推文并分析情绪并将其存储，是否会更有效率。或者，从API中单独读取tweet，即时确定情绪，并将情绪存储在DB中是更有效的吗？谢谢你的帮助。
浏览 3提问于2012-06-22得票数 0
1回答
处理情绪的NAs
、、
我已经使用"afinn“软件包对大约500,000条推文的数据框架进行了情感分析。我注意到许多推文都有一种NA的感觉，因为推文中没有来自afinn的话。 这50万条推文来自500个不同的用户，我想找出他们发送的推文的平均情绪。是否应该使用适当的方法来用0替换NAs，然后计算平均情绪，或者我应该在计算中省略NA tweet。 谢谢!
浏览 22提问于2021-06-18得票数 0
我试图把这句话分成两栏(评论和感情)。
让我们假设我们有一句话：
嗨..。我每小时挣7点50，也就是每小时7.5美元。正向
在这里，“积极”是情绪，前者是评论。
i)如果我使用‘’，我不能使用\s作为分隔符，将句子分成两列(评论、感伤) ii)。作为分隔符，然后多次出现“.”。出现在句子里。
我已经编写了一段代码来删除“.”的多次出现。守则如下：
def clean(sentence):
clear = re.sub(r"[,|\"|\"|\'|\'|\-|!|?|\/|*|:|\\|\(|\)|;|$]",'', sente
浏览 1提问于2018-08-22得票数 1
我先举几个例子。想想“马自达CX5是一辆好车”这样的句子。NLTK情感分析模块"Vader“将在句子上给出一个正极性得分。同时，“马自达CX5是一辆比斯巴鲁森林车更好的车”这样的句子也会得到肯定的分数。然而，这句话实际上对斯巴鲁森林人有负面情绪。我想知道是否有任何算法能够真正识别出句子中某个词的一般情感和情感之间的这种情感差异。
浏览 0提问于2022-08-09得票数 0
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我正在对一篇文章做情感分析。我不知道如何使用情绪分析来检查文章是正面的、负面的还是中性的。
得分是18。比较是7.7%。
浏览 0提问于2016-05-17得票数 3
1回答
我正在为股票市场分析创建一个情绪分析代码。这是代码的核心： import flair
flair_sentiment = flair.models.TextClassifier.load('en-sentiment')
columns = ['ticker', 'date', 'time', 'headline']
parsed_and_scored_news = pd.DataFrame(parsed_news, columns=columns)
sentiment = []
for head in parse
浏览 14提问于2021-03-27得票数 0
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我正在阅读，问题5.3陈述如下：
设是一个常数，不依赖于输入数组长度n，严格在0到1/2之间。假设在每次递归调用中实现了与⍺的近似平衡分割--那么，每当递归调用给定一个长度为k的数组时，其两个递归调用中的每一个都被传递一个子数组，其长度介于⍺k和(1 -⍺)k之间。在触发基本情况之前，可以连续发生多少次递归调用？等价地，算法的递归树可以包含哪些级别的叶子？将您的答案表示为一系列可能的数字d，从最小到可能需要的最大递归调用数。提示:将不同基数的对数函数联系起来的公式是log n= ln n。
答案选择：
-log(n)/log(⍺) <= d <= -log(n)
浏览 1提问于2018-11-16得票数 1
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我对情绪分析和twitter情绪分析的名字有点困惑，我想为facebook粉丝页面posts.so做情感分析，我决定使用api，但我没有找到任何为facebook Posts.Every api服务提供情感分析的api是twitter，我发现datumbox api给出了情感分析和twitter-Posts.Every分析这里的结果。
对于facebook的情绪分析，我需要使用情绪分析api还是twitter情绪分析(我知道名字本身就意味着情绪是针对twitter推特的)。
他们是否有为facebook帖子数据提供情感分析的api？
或
facebook用POS、Neg、Neu等课程训练数据集
浏览 0提问于2016-08-08得票数 6
我删除了关于特定主题的不同博客帖子中的文本。我读到的大多数关于sentimenet分析的主题都是基于训练分类器，以确定它是否是pos/neg答案，如本所示。我的问题是，我在哪里可以找到字典的单词，以及他们的情绪。例如：Nice: Positive , bad: negative。
浏览 4提问于2014-11-22得票数 1
1回答
我正在做一个项目，在这个项目中，我必须从用户获得的评论(通过评论)中检测情绪。我的任务是在至少5种情绪中对评论进行分类:快乐、满足/不满意、失望、悲伤、喜悦。我能找到一个已经存在的模型，在那里我可以分析每个评论中的情绪。我的输出需要给出评论是高兴的还是悲伤的/愤怒的等等。我愿意使用RNN技术。有人能帮我做我的项目吗？谢谢。
浏览 0提问于2019-12-15得票数 2
1回答
我试图使用CoreNLP (Java)对大量的产品评论进行情感分析。总的来说，我发现分析的准确性相当好。据我所读，我使用的模型最初是使用电影评论创建的(我认为)，所以它并不是100%适合分析产品评论。我想知道如何“提高”我的分析的准确性。
我主要想的是，除了文字的产品评论，我也有一个用户提供的明星评级。数值范围为1-5，1颗星最低。我希望在生成情绪评分时能考虑到明星评分，因为它能更准确地反映用户对某一特定产品的感受。有没有一种方法，我可以最好的有明星评级因素的情绪分析评分在CoreNLP？我的分析代码如下所示：
List<ProductReview> reviews = this.
浏览 5提问于2017-06-14得票数 5
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我想从flair图书馆用预先训练的flair英语模型对情感进行分类。我有大约9万条推特，我想对每件事进行分类。
问题是，在大约7小时内，这个天赋库就能做到这一点。比较NLP情感分类器或TextBlob可以在1分钟内完成这一任务。
我对这个问题的代码是：
def flair_sentiment(data, classifier):
"""
data : text sequence (pandas.Series)
classifier : pretrained flair classifier
"""
values = []
for Item in
浏览 0提问于2019-09-07得票数 3
我正在探索tensorflow，并希望使用可用的选项进行情绪分析。我看过下面的教程
我曾经使用过朴素贝叶斯分类器，最大熵算法和Scikit学习分类器，我想知道tensorflow是否提供了更好的算法。这是正确的起点吗?或者还有其他选择吗？
任何指向正确方向的帮助都将不胜感激。
提前谢谢。
浏览 0提问于2015-12-10得票数 18
7回答
无监督情感分析
、、
我读了很多文章，解释了在情绪分析系统真正工作之前，需要一组初始的文本，这些文本要么被归类为‘正面’，要么被归类为‘负面’。
我的问题是:有没有人尝试过对“积极的”形容词和“消极的”形容词进行基本的检查，考虑到任何简单的否定词，以避免将“不快乐”归类为积极的？如果是这样的话，有没有文章讨论为什么这个策略不现实呢？
浏览 0提问于2010-10-13得票数 48
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1回答
因此，我正在尝试情绪分析。我在很多地方听说NaiveBayes已经足够好了。所以我手动收集了一些负面评论(大约400条)。然后，在清理了评论文件后，我终于想出了负面评论最常见的单词：
negative_comments.most_common(40) #Similarly for positive..
[('never', 79),
('i', 63),
('restaurant', 51),
('it', 48),
('one', 47),
('get', 47),
('ti
浏览 3提问于2014-12-12得票数 0
假设我有以下客户评论，我想知道对酒店和食物的看法：
“我们得到的房间很好，但食物一般。”
因此，如果这是在评论的数据帧中，那么分析的输出将如下所示：Reviews Hotel Food The room was ... Pos Neg
我在Kaggle和Medium上遇到过很多教情绪分析的教程，但它们总是着眼于整体情绪。
请帮助我，如果你知道的方法，或知道任何教程，或知道什么条款到谷歌来解决这个问题。谢谢!
编辑:请参考这些方面：，它们似乎是课堂讲稿。有没有人知道类似的python实现？谢谢!
编辑:此问题与ABSA (基于方面的情感分析)有关
浏览 0提问于2018-12-17得票数 1
1回答
我有一个包含标题和情绪与这些标题相关的数据集。标题已经从另一个更大的数据集中筛选出来，使用以下标准:保留那些具有非常负面或非常积极情绪的内容。最后，我有一个数据集，有一个非常正面的和非常负面的情绪标题。
我的目标是利用tf和keras创建一个深度学习分类器，将新的观察分为三类:积极情绪、消极情绪和中性情绪。换句话说，我的目标是使用二进制标记数据集来创建一个分类器，该分类器输出一个3标签分类器，我想通过预测标题的正负概率来实现它。
如果一个标题的预测概率是：
p(positive) = 80%
p(negative) = 20%
比标题更积极。但如果：
p(positive) = 50%
p(n
浏览 0提问于2020-10-16得票数 0
我已经试着去研究这个问题，但没有办法像我想象的那样去做。作为一个例子，我试图分组的术语是'No complaints'，当查看这个单词时，“No”是在我手动从秒词中删除以确保它包含在数据中的止回词中被选中的。然而，在情感分析过程中，这两个词都会被选为负面词。我想把它们结合在一起，这样它们就可以被归类为中性的或积极的。是否可以手动将词或词组合在一起，并决定如何在情感分析中分析它们？
我已经找到了一种使用词性标注和链接对单词进行分组的方法，但是这结合了标签或多词表达式，并且在情感分析中不一定正确地提取它们。
当前代码(使用POS标记)：
from nltk.corpus impor
浏览 3提问于2022-02-01得票数 0
我正在实现一个简单的情感分析算法，其中论文的作者有一个正面和负面单词的单词列表，并简单地计算每个单词在分析的文档中出现的次数，并使用以下内容对文档进行情感评分：
sentiment = (#positive_matches - #negative_matches) / (document_word_count)
这是通过文档长度对情感评分进行归一化，但是负面单词的语料库比积极单词语料库(大约300个积极单词和1800个负面单词)大6倍，因此通过上面的测量，情感评分可能会有负面偏差，因为要匹配的负面单词比积极单词更多。
我如何纠正正负语料库长度的不平衡？
我是否应该调整情绪得分，以通过各自的语料
浏览 0提问于2015-02-19得票数 1
3回答
用于股市预测的情绪词典
、、、、
我正在制作一个股票市场预报器机器学习应用程序，它将尝试预测某个股票的价格。出于这个原因，它将获取关于该特定公司的新闻文章/tweet以及该公司的历史数据。
我的问题是，我需要首先为该公司的头条新闻/推文构建一个情绪分析器。我不想训练一个模型来给我情绪评分，相反，我想要一个包含一袋与股市和金融相关的词汇的情绪词典。
是否有这样的词典/字典可供我在我的项目中使用？
谢谢
浏览 1提问于2018-03-19得票数 2
3回答
C++情感分析库
、、
我正在寻找一个C++情感分析库，可以在我自己的应用程序中使用。以人类写的文字为论据并返回关于其情绪的信息的东西(积极、消极、中立、愤怒、高兴、.)。有什么想法吗？
几点意见：
我并不是在寻找一个拥有“只是”NLP工具的库(比如文本标记化、PoS标记等等)，而是真正能够进行情感分析/意见挖掘/情绪分析的库。当然，一个带有情感分析工具的NLP库是很棒的。
一些非常简单的东西就可以了(例如只返回+1/-1/0)
我不在乎它可能使用哪种底层技术(字典，贝叶斯材料，支持向量机，基于规则的.)
只有C++！
我知道它不可能就这样存在，但是嘿。
浏览 7提问于2012-02-26得票数 6
1回答
我正在和LUIS一起使用azure机器人框架。我能够在后端(Node js)获得意图和实体。同样，我们也能得到情绪分析吗？
下面是LUIS的结果。
意向%0
意向“管理团队”得分0.191086322
实体 []
sentimentAnalysis
标记为“负面”分数0.20460996
下面是我用来获取entityt/intent的节点代码
bot.dialog('Team',[
(session, results) => {
entity = builder.EntityRecognizer.findEntity(results.intent.entities,
浏览 32提问于2018-07-31得票数 2
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3回答
我使用Hadoop2.0.4并从事twitter情绪分析。我曾经用水槽摄取数据，但现在twitter数据必须存储在蜂巢表中。
我已经创建了一个表，但是行格式SERDE出现了错误。
“无法验证”
请告诉我该怎么做。
浏览 5提问于2015-07-24得票数 2
1回答
先生，我想用Apache hive，flume做推特数据的情绪分析。现在我有一个推特帐户，我已经设置了conf文件.But，问题出在数据格式上。它没有加载在hive .Kindly中，帮帮我，我已经在里面工作了一个月。
浏览 3提问于2015-09-03得票数 0
1回答
基于监督学习的情感分类
、、、、
我正在使用python的scikit-learn对来自Livejournal的博客进行情感分类。我有大约40000个帖子，我使用其中的4/5作为训练集，其余的作为测试集。
有6种情绪：['joy','sadness','anger','surprise','love','fear']
我体验过几种分类器(包括naive bayes，svm，sgd..)但问题是预测是非常非常不准确的。实际上，这几乎是微不足道的，因为测试集中几乎每个博客都被预测为“快乐”，这是训练集中最常见的情绪(45%)。
特征集基
浏览 1提问于2015-10-18得票数 1
1回答
我正在使用python和nltk开发NLP。
我想知道是否有一些数据集包含大量的单词，其中显示了与情绪相关的关键字，如快乐、快乐、愤怒、悲伤等
从我在nltk语料库中挖掘出来的，我发现有一些情感分析语料库，其中包含积极和消极的评论，这些评论与显示情感的关键字并不完全相关。
有没有什么方法可以让我建立自己的字典，里面有表达情感的单词呢？如果是这样，我该怎么做，有没有这样的词的集合？
任何帮助都将不胜感激
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
我正在着手一个用于情感分析的NLP项目。
我已经成功地为python安装了NLTK (这似乎是一个很棒的软件)。然而，我很难理解如何使用它来完成我的任务。
这是我的任务：
我想把它分解成几个句子(或者信息长度不超过100个字符)(我想我可以用python来做这件事？？)然后在所有句子中搜索句子中的特定实例，例如然后我想检查每句话中的积极/消极情绪，并相应地计算它们
注:我真的不太担心准确性，因为我的数据集很大，也不太担心讽刺。
以下是我遇到的问题：
我能找到的所有数据集，例如，NLTK附带的语料库电影评论数据都不是webservice格式的。看起来这里已经完成了一些处理。据我所知，处理(由st
浏览 50提问于2010-05-14得票数 17
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2回答
我正在做情绪分析。我在想，是否有任何可用的形容词来表示积极/消极(比如积极:好的，令人敬畏的，令人惊叹的)的意思？第二件事是一组数据，我可以从中将其用作测试用例。
浏览 3提问于2012-08-04得票数 4
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1回答
我正在尝试通过使用函数和变量插值来进一步简化CSS，而不是使用LESS。我完全不知道变量插值，直到我看了Hover.css的less文件，这也就不足为奇了，为什么我现在搞砸了。
我正在用Reddit做一个flair系统，我在使用变量插值时遇到了问题。
我目前正在使用以下内容作为测试：
.flair.flair-one { color: red; }
.flair.flair-two { color: green; }
.flair.flair-three { color: blue; }
.custom(@a; @b; @c) {
&::before { .flair.flair
浏览 1提问于2015-05-22得票数 1
1回答
目前我正在做一个项目，这是情绪检测(高兴，悲伤等)从聊天应用程序中使用Python和NLTK。我对NLP和Python不是很熟悉。作为一种基本方法，我希望使用基于关键字的方法。在这种情况下，我必须在每个情绪状态下制作一个情绪关键词列表，并需要查找给定句子中是否存在任何情绪关键词，并相应地识别相关的情绪状态。那么我需要知道的是，我是否需要创建一个训练数据集和特征列表来完成该任务，如果需要，我如何才能做到这一点。请帮帮我。
浏览 6提问于2017-02-28得票数 0
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1回答
准备数据集少数类与多数类
、、、
我目前正在为情绪预测做二进制分类。目前，我将多数类(数据的90%)作为我的阳性类(标记为1)，少数类(数据的10%)作为我的负类(标记为0)。在这个实验中，我想要最大限度地发现负面情绪，因此我想最大限度地提高我的少数派阶级的精确性(和回忆性)。
然而，在信用卡欺诈检测、癌症检测等许多类似的数据集中(在优先检测少数类方面)，通常将少数类设置为阳性类，多数类设置为阴性类。
我的问题是:是否将少数类别设置为与训练模型或影响损失函数(如交叉熵)的性能有关的正面或负面标签，这是否重要？
浏览 0提问于2020-08-01得票数 1
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