nlp-情感分类-研究
提示：本内容不属于虚构，本文真实可靠可落地
文章目录
- 前言
- 一、简介
- 二、方法
- 三、实验
- 四、结论
- 总结
- 文献
前言
提示：这里是大白话，还好这里不查重==
情感分析(又称为观点挖掘或感情AI)是指使用自然语言处理、文本分析、计算语言学和生物特征识别来系统地识别、提取、量化和研究情感状态和主观信息，涉及到人工智能、机器学习、数据挖掘、自然语言处理等多个研究领域。比如，“愤怒”、“悲伤”和“快乐”等情绪状态。
`提示：以下是本篇文章正文内容
一、简介
提示：就是做个分类，啥方法都行
根据使用的不同方法，将情感分析方法分为：基于情感词典的情感分析方法、基于传统机器学习的情感分析方法、基于深度学习的情感分析方法。
- 基于情感分析的深度学习的研究
- 深度学习的研究
二、方法
提示：这个是本篇文章用到的方法，就是拿过来用
- TEXTCNN
- FASTTEXT
- BERT_
- BERT_TEXTCNN
- BERT_优化参数
三、实验
- 模型方法
通过python，建立模型，包括train，model，data_helper - 实验数据结果
四、结论
总结
提示：这里对文章进行的总结，想怎么总结就怎么总结：
以上就是今天要讲的内容。
文献
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