最近公司有个需求要做文章关键词提取，发现有个波森语义分析，还不错，把其http接口封装了一下, 发布到packagist上了。
之前写了一篇基于NLTK情感预测的文章https://www.omegaxyz.com/2017/12/15/nltk_emotion/?hilite=%27NLTK%27b 情感词典是从微博、新闻、
在逐渐步入DT（DataTechnology）时代的今天，自然语义分析技术越发不可或缺。对于我们每天打交道的中文来说，并没有类似英文空格的边界标志。而理解句子所包含的词语，则是理解汉语语句的第一步。汉语自动分词的任务，通俗地说，就是要由机器在文本中的词与词之间自动加上空格。
上节课我们介绍了基于SnowNLP快速进行评论数据情感分析的方法，本节课老shi将介绍基于情感词典的分析方法。基于情感词典的分析方法是情感挖掘分析方法中的一种，其普遍做法是：首先对文本进行情感词匹配，然后汇总情感词进行评分，最后得到文本的情感倾向。目前使用较多的情感词典主要有两种：一种是BosonNLP情感词典，另一种是知网推出的情感词典。
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。
转载出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29183128 介绍：ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172431.html原文链接：https://javaforall.cn
LTP [1]- 语言技术平台(LTP) 提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术。经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广，LTP 已经成为国内外最具影响力的中文处理基础平台。 NLPIR汉语分词系统 [2]- 又名ICTCLAS2013，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取。 结巴中文分词 [3]- 支持三种
(深入浅出Stanford NLP 可视化篇) 本文介绍与Stanford NLP相关的一些可视化工具。
【磐创AI导读】：本文为中文分词工具整理分享。想要了解更多技术咨询，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 ---- 【磐创AI导读】：前两篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集和深度学习入门资源合集，本篇文章将对中文文本相似度计算工具做一次汇总。喜欢我们文章的小伙伴，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处，欢迎在文末留言。 一． 基本工具集 1. 分词工具 jieba 结巴中文分词 https://github.com/fxsjy/jieba HanLP 自然语言处理 中
基于情感词典的情感分析应该是最简单的情感分析方法了，大致说一下使用情感词典进行情感分析的思路：
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 我们会再接再厉 成为全网优质的技术类公众号 「情感极性分析」是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。目前常见的情感极性分析方法主要是两种：基于情感词典的方法（本次内容）和基于机器学习的方法（下次内容）。 1
文本分析的核心是自然语言处理，本文只能说是冰山一角，但是对于日常挖掘有用的文本信息也还OK，但是如果想更深层次的挖掘文本信息，还是需要寻求专业算法工程师的帮助，例如NLP实验室的同学们～
https://blog.csdn.net/lom9357bye/article/details/79058946
别催更，越催越懒得写。催更只接受赞赏…可惜我的微信还没有赞赏的功能… 今天刚接的需求&新鲜的代码… 有个大佬昨天跟我说 来给我爬一下Steam的游戏评测吧，我要这个数据，这个数据，还有这个数据。效率我不管，存储方式我不管，数据分析我不管，你爬好了跟我说。 于是就有了今天的文章。 闲话少叙，我挑核心的部分来记录今天的工作。 主线任务：给定某STEAM平台游戏，抓取其评测相关信息（包括但不限于upvote/downvote、昵称、时间、评论等） 支线任务：抓取评价用户的游戏库存 隐藏任务：对用户评论进行情
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大家好，今天开始和大家分享，我在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的一些学习经验和心得体会。
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的介绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
文本情感倾向性分析（也称为意见挖掘）是指识别和提取原素材中的主观信息，并对带有感情色彩的文本进行分析处理和归纳推理的过程。主要用于实时社交媒体的内容，如微博评论等。而BosonNLP情感词典是从微博、新闻、论坛等数据来源的上百万篇情感标注数据当中自动构建的情感极性词典。因为标注包括微博等网络社交媒体平台的数据，该词典囊括了很多网络用语及非正式简称，对非规范文本也有较高的覆盖率。本文主要基于BosonNLP情感词典，同时使用程度副词词典和否定词词典（借助《知网》情感分析用词语集等文本构建）和哈工大停用词表，共同通过情感打分的方式进行（这里以前文《利用Python系统性爬取微博评论》https://blog.csdn.net/kutalx/article/details/115242052)中获取的评论数据为依托）的情感倾向性分析。
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词（实体），主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来。
我们选择LTP-3.2.0 、ICTCLAS(2015版) 、jieba(C++版)等国内具代表性的分词软件与THULAC做性能比较。我们选择Windows作为测试环境，根据第二届国际汉语分词测评（The SecondInternational Chinese Word Segmentation Bakeoff)发布的国际中文分词测评标准，对不同软件进行了速度和准确率测试。
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo（net） jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
请先阅读“中国年轻人正带领国家走向危机”，这锅背是不背？ 一文，以对“手把手教你完成一个数据科学小项目”系列有个全局性的了解。
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的简绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波python实战利器，并且包括工具的用法。
「情感极性分析」是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。
「情感极性分析」是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。 目前常见的情感极性分析方法主要是两种：基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。 1. 基于情感词典的文本情感极性分析 笔者是通过情感打分的方式进行文本情感极性判断，score > 0判断为正向，score < 0判断为负向。 1.1 数据准备 1.1.1 情感词典及对应分
导读：如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察
本文包含了两个系列的内容： 《设计师会编程，程序员懂艺术》 《写给设计师的人工智能指南》 在这里给设计师介绍人工智能在设计领域的应用，也亲手实现了一个融合设计、编程的小实验产品。 AI真的可以替代设计
如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。
利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来，自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。
如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研
导读：如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力， 也成为数据科学家所必须掌握的知识技能。 上期回顾：【大咖说】张瑞敏：互联网工业变革之路的海尔实践 【基础篇】 1传统分析/商业统计 Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。 ◆ Excel 作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能
作者：大数据平台部 马亮 如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分
同步发表于：本人所属公司博客<知盛数据集团西安研发中心技术博客> https://blog.csdn.net/Insightzen_xian/article/details/81168829
舆情监控系统在过去几年曾是一个比较热门的话题，一般多被应用在政务领域、企业领域等，用于让企业、部门等单位及时获取和了解到网络上舆情的出现和发展，以便及时采取相应的措施，从而控制舆情、引导舆情，化危为机。
有时候，很想关心她，但是你太忙了，以至于她一直抱怨，觉得不够关心她。你暗自下决心，下次一定要准时发消息给她，哪怕是几句话，可是你又一次忘记了。你觉得自己很委屈
聊聊文本挖掘中的 “找出相似的文章”， 为“推荐系统”做准备。 以下为正文。 先了解下文本挖掘的一般过程。 如何让计算机读懂一段文字? 本质上要解决的是从文字中提取计算机可以理解的特征， 然后把文本特
首先抓取网页上的数据，每一页十条评论，生成为一个txt文件。 数据链接 以下采用既有词典的方式： 准备四本词典，停用词，否定词，程度副词，情感词，链接也给出来： [python] view plain copy f=open(r'C:/Users/user/Desktop/stopword.dic')#停止词 stopwords = f.readlines() stopwords=[i.replace("\n","").decode("utf-8") for i in stopwords] fr
脱单狗福利！每天不同时间段给女友定时给女友发消息,不错过早上起床、中午吃饭、晚上吃饭、晚安时间！
源 / Python编程开发 文 / 云外孤岛 导读 程序员找个对象不容易啊，好不容易有了女朋友，可相处起来总是磕磕碰碰。 有时候，你很想关心她，但是你太忙了，以至于她一直抱怨，觉得你不够关心她
本文结构： 什么是命名实体识别（NER） 怎么识别？ ---- cs224d Day 7: 项目2-用DNN处理NER问题 课程项目描述地址 ---- 什么是NER？ 命名实体识别（NER）是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，作为结构化信息提取的重要步骤。摘自BosonNLP 怎么识别？ 先把解决问题的逻辑说一下，然后解释主要的代码，有兴趣的话，完整代码请去这里看。 代码是在 Tensor
作者：云外孤岛 来源：https://www.cnblogs.com/cloudbird/p/ 10534658.html 好不容易有了女朋友，可相处起来总是磕磕碰碰。 有时候，你很想关心她，但是你太
每天不同时间段通过微信发消息提醒女友 简介 有时候，你很想关心她，但是你太忙了，以至于她一直抱怨，觉得你不够关心她。你暗自下决心，下次一定要准时发消息给她，哪怕是几句话，可是你又忘记了。你觉得自己很委
基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语
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