锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

rnn 情感分析实例,基于rnn的情感分析

睿知经验分享

求Deeplearning【YannLeCun1 1，必读！信息抽取(InformationExtraction，简称IE)是从自然语言文本中提取特定事件或事实信息 ， 帮助我们对海量内容进行自动分类、提取和重构 。

1、文本分类方法有哪些为了更好的对文本进行分类，我们需要从不同的角度进行分类 。文体分类根据文本的风格可以分为以下几种:抒情文体:主观意味强，包括诗歌、散文等 。；叙事风格:通过叙述事件或经历来表达思想或情感包括小说、传记；描写式:表达思想和情感主要通过描写具体事物的形象和特点；议论文式:主要是表达作者的观点和看法，包括社论和评论 。

内容分类可以根据文本内容的属性和类型进行如下分类:学术文本:主要包括论文、学术研究等 。；新闻文本:相对现实、客观的文本，通常用于报道最新事件；广告语:主要目的是推销商品或品牌，经常使用夸张或夸张的形容词；文学类文本:主要是表达作者的思想和情感，艺术性较高 。

2、如何在Python中用LSTM网络进行时间序列预测【rnn 情感分析实例,基于rnn的情感分析】时间序列模型的时间序列预测分析就是利用某一事件过去的时间特征来预测该事件未来的特征 。这是一个相对复杂的预测和建模问题 。与回归分析 model的预测不同，时间序列模型依赖于事件发生的顺序 ， 在模型中输入相同的值 ， 改变顺序后产生的结果是不同的 。举个栗子:根据一只股票近两年的每日股价数据，猜测接下来一周的股价变化；根据近两年每周想在一家店消费的人数，预测下周来店人数等 。RNN和LSTM模型时间序列模型最常用和最有力的工具是递归神经网络(recursive neural network ， 

3、专利深一度|自然语言处理专利 分析自然语言处理(NLP)是指计算机对自然语言的形、音、义等信息的处理，即单词、句子、篇章的输入、输出、识别、分析、理解和生成 。实现人机之间的信息交换是人工智能、计算机科学和语言学共同关注的重要问题 。近年来，科技巨头和创业公司相继投入资源和成本进行商业化探索 。但是自然语言处理除了语音和机器翻译，在很多方面都没有很大的进展 。

虽然自然语言处理已经成为人工智能的热门子行业 ， 但该技术本身仍有足够的成长空间，仍处于早期阶段 。基于此，国家知识产权局专利分析普及项目人工智能关键技术研究组从专项技术和通用技术出发 ， 围绕专利技术发展路线和重要申请人，对自然语言处理行业进行了深入分析，供行业参考 。

4、RNN中bidirectional和num_layer对output和hidden形状的影响首先我们要习惯batch_firstFalse(也就是默认值)的思路 ， 因为在NLP中，第一个字取自每一句话 ， 第二个字取自第三个字 ， 以此类推 。按照我们习惯把数据放在同一个批次(batch_firstTrue)的思路 ， 虽然可以做到(只要利用好切片就行) ， 但是绕过了弯路 。但如果第一批全是第一个字，第二批全是第二个字，自然会很多(行优先) 。

看实例:既然说到这了 ， 那就再来说两行吧 。假设hidden_dim256，并且输出的形状和隐藏的那一个nn一样 。RNN将输出如下:事实上，我们只需要自己做出上述形状的改变 。只是几个线性变换 ， 所以我们用nn 。线性到拼接:输出:可以看出输出是一样的，隐藏的形状不一样 。其实每个字确实产生hidden，只是pytorch不返回(消费了就没用了) 。

5、必读!信息抽取(InformationExtraction informationextraction(简称IE)，即从自然语言文本中提取特定事件或事实信息，帮助我们对海量内容进行自动分类、提取和重构 。这些信息通常包括实体、关系和事件 。比如从新闻中提取时间、地点、关键人物，或者从技术文档中提取产品名称、开发时间、性能指标等 。

信息抽取主要包括三个子任务:关系抽取:我们通常所说的三重抽取主要用于抽取实体之间的关系 。实体提取和链引用:即命名实体识别 。事件抽取:相当于一个多元关系的抽取 。关系抽取是信息抽取的重要组成部分，用于抽取文本中包含的关系 。它主要负责从非结构化文本中识别实体 ， 提取实体之间的语义关系，广泛应用于信息检索和问答系统 。

6、求Deeplearning【YannLeCun1,2,YoshuaBengio3

    推荐阅读


    上一篇：职业分析结果分析

    下一篇：穿心莲的保健功效与作用 吃穿心莲的好处