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。
情感分析或观点挖掘是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。
选自arXiv 作者：Lei Zhang、Shuai Wang、Bing Liu 机器之心编译 近年来，深度学习有了突破性发展，NLP 领域里的情感分析任务逐渐引入了这种方法，并形成了很多业内最佳结果。本文中，来自领英与伊利诺伊大学芝加哥分校的研究人员对基于深度学习的情感分析研究进行了详细论述。 情感分析或观点挖掘是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。该领域的开始和快速发展与社交媒体的发展相一致，如评论、论坛、博客、微博、推特和社交网络，因为这是
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。
【新智元导读】在本文中，作者先探讨了深度学习的特点和优势，然后介绍了12种类型的AI问题，即：在哪些场景下应该使用人工智能（AI）？作者强调企业AI问题，因为他认为AI会影响许多主流的应用。 深度学习能解决什么问题？ 首先，让我们探讨深度学习是什么。 深度学习是指由许多层组成的人工神经网络。“深”是指层数多。相比深度学习，其他的许多机器学习算法是浅的，例如 SVM，因为它们没有多层的深架构。多层的架构允许后面的计算建立在前面的计算之上。目前的深度学习网络已经有10+甚至100+层。 多层的存在使得网络能够学
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。
人工智能时代，越来越多的企业正在应用AI技术开展智能化转型。其中，NLP技术拥有非常广泛的行业应用场景，包括信息检索、推荐、信息流、互联网金融、社交网络等。通过NLP技术的应用，可以支持情感分析系统对海量带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，提供用户洞察，辅助决策；可以支持检索系统帮助用户快速在海量数据中找到自己需要的信息，实现知识的搜索、发现和利用。
论文名称：Domain Independent Unsupervised Learning to grasp the Novel Objects
在自然语言处理（NLP）领域，如何有效地进行无监督域自适应(Unsupervised Domain Adaptation, UDA) 一直是研究的热点和挑战。无监督域自适应的目标是在目标域无标签的情况下，将源域的知识迁移到目标域，以提高模型在新领域的泛化能力。近年来，随着大规模预训练语言模型的出现，情境学习（In-Context Learning） 作为一种新兴的学习方法，已经在各种NLP任务中取得了显著的成果。然而，在实际应用场景中，我们经常面临一个问题：源领域的演示数据并不总是一目了然。这就导致了需要进行跨领域的上下文学习的问题。此外，LLMs在未知和陌生领域中仍然面临着一些挑战，尤其是在长尾知识方面。同时在无监督域自适应任务中，如何充分利用情境学习的优势进行知识迁移仍然是一个开放性问题。
【新智元导读】 OpenAI 的研究员今天在博客上宣布，他们开发了一个无监督学习的系统，能够很好地对情感进行表征。在数据集 Stanford Sentiment Treebank上，他们获得了当下行业内最高的情感分析准度。现在论文和代码已经公开。在研究的过程中，他们还发现，算法中实际上存在着一种高度预测情绪值的“情感神经元”。研究结果对于迈向通用无监督表征学习是很有希望的一步。 OpenAI: 我们开发了一个非监督的系统，能够很好地表征情感。虽然研究中只是用亚马逊网站上的评论进行了训练，用于预测下一个
在我的统计学硕士学位论文项目过程中，我专注于情感分析的问题。情感分析是自然语言处理的一个应用，目的是识别情感(积极的vs消极的vs中性的)，主观性(客观的vs主观的)和情感状态。我在这个特别的项目上工作了9个多月，同时在Tsiamyrtzis和Kakadiaris教授的监督下使用了几种不同的统计方法和技术。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
近年来微博等用户自媒体的爆炸式增长，使得利用计算机挖掘网民意见不但变得可行，而且变得必须。这其中很重要的一项任务就是挖掘网民意见所讨论的对象，即评价对象。本文概览了目前主流的提取技术，包括名词短语的频繁项挖掘、评价词的映射、监督学习方法以及主题模型方法。目前抽取的问题在于中文本身的特性、大数据等。 引言 随着互联网信息的不断增长，以往的信息缺乏消失了。但海量的数据造成的后果是，人们越来越渴望能在快速地在数据汪洋中寻找属于自己的一滴水，新的信息缺乏诞生。对于电子商务来说，消费者希望能从众多的商品评论获得
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本书可以通过一系列的实际应用作为一个全面的指南。 我写这本书的主要目的是帮助你了解NLP领域是多么令人兴奋，在这个领域工作的可能性是多么无限，以及现在的门槛是多么低。我的目标是帮助你轻松开始在这个领域，并向你展示你可以在几天内实现多么广泛的不同的应用，即使你以前从未在这个领域工作过。这本书可以通过一系列的实际应用作为一个全面的指南，如果你只对一些实际任务感兴趣，也可以作为参考书。到你读完这本书的时候，你就已经学会了： https://www.manning.com
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」。
7月26日-27日，2015中国人工智能大会（CCAI 2015）在北京召开，深度学习毫无意外地成为与会嘉宾热议的一个话题。来自京东DNN实验室的四位专家，核心科学家李成华、张晓鑫，以及京东智能通讯部
AI科技评论4月7日消息，OpenAI在官网公布了一项最新的研究成果，介绍了一个可以高效学习情感表征的无监督系统，目前能够预测亚马逊评论中的下一个字符。 研究人员采用了线性模型，在一个小型但是被广泛采用的数据集（Standford Sentiment Treebank）上取得了非常高的情感分析准确度：OpenAI得到的准确度为91.8%，而之前最好的是90.2%。这一表现可以匹敌之前的监督系统，而且少用了30~100倍的标记样本。 此外OpenAI表示，其模型的表征还包含了一个独立的“情感神经元（senti
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
自监督学习和弱监督学习作为机器学习领域中的前沿技术，对于自然语言处理（NLP）的发展带来了重大影响。这两种学习范式克服了传统监督学习中标注数据不足的问题，为NLP任务提供了更灵活、高效的解决方案。本文将深入探讨NLP在自监督学习和弱监督学习中的应用，通过实例展示它们是如何在文本处理、情感分析、命名实体识别等任务中取得显著成果的。
大部分机器学习项目死在第1步和第2步，平时我们说的机器学习，指的是3、4、5这3步，实践中，其实最难的是业务理解这一步，业务理解OK了，后面的一切都有章可循。
日前，OpenAI在官网公布了一项新研究成果，介绍了一个可以高效学习情感表征的无监督系统，它能够预测亚马逊评论中的下一个字符。 研究人员采用了线性模型，在一个小型但是被广泛采用的数据集（Standford Sentiment Treebank）上取得了非常高的情感分析准确度：OpenAI得到的准确度为91.8%，而之前最好的是90.2%。这一表现可以匹敌之前的监督系统，而且少用了30~100倍的标记样本。 此外OpenAI表示，其模型的表征还包含了一个独立的“情感神经元（sentiment neuron）”
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
文本摘要：许多文本挖掘应用程序需要总结文本文档，以便对大型文档或某一主题的文档集合做出简要概述。
自然语言处理领域正在经历着一场又一场的革命，各类技术层出不穷，不断的改变我们对文本的理解方式和文本生成方式。类似与蝴蝶效应，这场革命不仅提高了机器翻译、文本摘要、文本分类等任务的性能，还在各行各业引发了巨大的变革。越来越 多的行业AI化、智能化。在本小节，将介绍一些语言模型中的核心概念，为更好的理解大语言模型做铺垫。
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
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。
选自OpenAI 作者：Alec Radford等 机器之心编译 参与：吴攀 近日 OpenAI 公布了一项新研究，介绍了一种可以学习情感表征的无监督式的系统，该系统可以预测亚马逊网站上评论文本中的下一个字符，而让人惊讶的是，该系统中还出现了意料之外的「情感神经元（sentiment neuron）」，其囊括了几乎所有的情感信号。OpenAI 官方博客刊文对这一研究进行了解读，机器之心对该解读文章和论文摘要进行了编译，原论文可点击文末「阅读原文」查阅。 论文地址：https://arxiv.org/abs/
蜗牛最近精力真是有限，很快就要大考了，不过读书不能停。 接下来几天读一读 《Mastering Machine Learning with Python in Six Steps》这本书。 更完整的思
自然语言处理(NLP)的正式定义：是一个使用计算机科学、人工智能(AI)和形式语言学概念来分析自然语言的研究领域。不太正式的定义表明：它是一组工具，用于从自然语言源(如web页面和文本文档)获取有意义和有用的信息。 NLP工具的实现一般是基于机器学习与深度学习、其它算法(Lucene Core)；基于前两者的实现是比较流行且持续在探索演进。
文本挖掘任务大致分为四个类型：类别到序列、序列到类别、同步的（每个输入位置都要产生输出）序列到序列、异步的序列到序列。
承接上一篇的文章，为了能够让大家对自然语言处理做更深入的了解，本篇文章将着重介绍机器学习（ML）和深度学习（DL）在自然处理中的应用，以及在应用中如何从传统机器学习到深度学习的过度。
FinEAS: Financial Embedding Analysis of Sentiment
作者通过本文概述了 2017 年深度学习技术在 NLP 领域带来的进步，以及未来的发展趋势，并与大家分享了这一年中作者最喜欢的研究。2017 年是 NLP 领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这
选自 tryolabs 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、蒋思源 作者通过本文概述了 2017 年深度学习技术在 NLP 领域带来的进步，以及未来的发展趋势，并与大家分享了这一年中作者最喜欢的研究。2017 年是 NLP 领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这一趋势还会持续下去。 近年来，深度学习（DL）架构和算法在图像识别、语音处理等领域实现了很大的进展。而深度学习在自然语言处理方面的表现最初并没有那么起眼，不过现在我们可以看到深度学习对 NLP 的贡献，在很多常见的 NLP 任务中取得了顶尖的结果
达观文本挖掘系统整体方案 达观文本挖掘系统整体方案包含了NLP处理的各个环节，从处理的文本粒度上来分，可以分为篇章级应用、短串级应用和词汇级应用。 篇章级应用有六个方面，已经有成熟的产品支持企业在不同方面的文本挖掘需求： 垃圾评论：精准识别广告、不文明用语及低质量文本。 黄反识别：准确定位文本中所含涉黄、涉政及反动内容。 标签提取：提取文本中的核心词语生成标签。 文章分类：依据预设分类体系对文本进行自动归类。 情感分析：准确分析用户透过文本表达出的情感倾向。 文章主题模型：抽取出文章的隐
ABOUT CLASS 关于课程 本文为3月29日晚，达观数据联合创始人、文本审核组总负责人张健在将门技术社群，分享“文本观点挖掘技术及其应用”课题的内容回顾。主要内容包括结合实践经验，盘点观点挖掘的应用场景及价值、目前业界主流的观点挖掘技术以及该技术目前面临的挑战。 NO.1 什么是文本观点挖掘？ 在简单介绍观点挖掘的基本概念之后，张健首先对“观点”的五个组成要素进行了强调： 观点评价对象（客体）； 观点评价对象的属性。例如，我评价谁哪里哪里好，又哪里哪里不好，“哪里”就是属性； 观点所蕴含的情感极性。包
自然语言处理（NLP）领域的发展取得了显著的突破，其中预训练模型的崛起引领了NLP技术的新潮流。本文将深入探讨预训练模型的发展历程、原理，并通过实例展示其在各个领域的创新应用，包括文本生成、情感分析、语义理解等。预训练模型的兴起不仅为NLP研究带来了新的思路，也为各行业提供了更强大的自然语言处理工具。
【编者按】机器学习是如今人工智能领域中进展最大的方面，更多的初学者开始进入了这个领域。在这篇文章中，机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创始人&CEO Raúl Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的重要概念，应用程序和挑战，旨在让读者能够继续探寻机器学习知识。 机器学习是人工智能的一个分支，它通过构建算法让计算机学习，并且在数据集上使用这些算法来完成任务，而不需要进行明确编码。 明白了吗？我们可以让机器去学习如何做事情！当我第一次听到它的时候，让我非常兴奋。那意味着我们可以对计算
机器学习是如今人工智能领域中进展最大的方面，更多的初学者开始进入了这个领域。 在这篇文章中，机器学习与NLP专家、Monkey Learn联合创始人&CEO Raúl Garreta面向初学者大体概
论文作者：Yunze Liu, Qingnan Fan, Shanghang Zhang, Hao Dong, Thomas Funkhouser, Li Yi
摘要：机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创始人&CEO Raúl Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的重要概念，应用程序和挑战，旨在让读者能够继续探寻机器学习知识。 【编者按】机器学习是如今人工智能领域中进展最大的方面，更多的初学者开始进入了这个领域。在这篇文章中，机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创始人&CEO Raúl Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的重要概念，应用程序和挑战，旨在让读者能够继续探寻机器学习知识。 机器学习是人工智能的一个
我们会发现电影评价数和电影的投票数是极强相关的，pearsonr系数达到了0.9：
编者按：本文选自图书《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》第七章，本书覆盖当前最热门的传统数据挖掘场景和四个深度学习应用场景，据调研，是目前唯一一本以应用为导向的介绍机器学习和深度学习的专业书籍，具备很高的参考价值和学术价值。 注意啦！文末活动评论赠送此书！ 自然语言情感分析简介 情感分析无处不在，它是一种基于自然语言处理的分类技术。其主要解决的问题是给定一段话，判断这段话是正面的还是负面的。例如在亚马逊网站或者推特网站中，人们会发表评论，谈论某个商品、事件或人物。商家可以利用情感分析工具
说明：本文是我数据科学系列教程的导读。因为微信公众号文章一经发布，便不能大篇幅编辑内容，后续发布的新教程无法加入进来。所以我只得选择不定期更新发布本文的最新版，以便你能更方便地找到自己需要的知识组块。
情感分析是一种常见的自然语言处理（NLP）方法的应用，特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中。通过这种方式，情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。尽管情绪在很大程度上是主观的，但是情感量化分析已经有很多有用的实践，比如企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线评论中的差评信息。 最简单的情感分析方法是利用词语的正负属性来判定。句子中的每个单词都有一个得分，乐观的单词得分为 +1，悲观的单词则为 -1。然后我们对句子中所有单词得分进行加总求和得到一个最终的情
【摘要】基于深度学习的迁移学习的主流方法一般是从一个任务中学习到可迁移到其他任务的通用特征向量，例如语言中的单词嵌入和视觉中的预训练卷积特征（比如imagenet model 的预训练也是一种迁移），也就是在特征层面做迁移。然而，这些方法通常只是迁移一元特征，却很大程度上忽略了更结构化的图结构表征。本文探索了从大规模未标记数据中（无监督学习）学习捕获数据单元对（例如单词或像素）之间依赖关系的通用隐藏关系图，并将这些图传递给下游任务的可能性。我们提出的迁移学习框架提高了各种任务的性能，包括问答系统、自然语言推理、情感分析和图像分类。我们的测试还表明，学习到的图形是通用的，在图没有经过训练的情况下，可以迁移到不同嵌入（包括 GloVe 嵌入、ELMo 嵌入和任务特定的 RNN 隐藏单元）或无嵌入单元（如图形像素）。
ERNIE Github 项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/ERNIE
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 继NIPS2016上提出对偶学习，微软亚洲研究院副院长刘铁岩等又在Arxiv上发布了一篇相关论文：对偶监督学习(Dual Supervised Learning)。 这篇论文即将正式发表在ICML2017会议上，作者包括中国科学技术大学夏应策、俞能海，和微软亚洲研究院秦涛、陈卫、Jiang Bian、刘铁岩。 论文摘要 很多监督学习任务都呈现出对偶形态，比如英译法vs.法译英、语音识别vs.文字转语音(TTS)、图像分类vs.图像生成。 由于两个对偶任
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
