AI：2020年6月21日北京智源大会演讲分享之14:25-14:50秦兵教授《打开人工智能情感之门》 导读：首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授，博主受益匪浅，此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时，一张一张截图进行保存，希望与大家一起学习，共同进步，一起见证或筑起人工智能的
目录 一、开发环境和数据集1、开发环境2、数据集 二、使用torchtext处理数据集1、导入必要的库2、导入并查看数据集3、使用torchtext处理数据集3.1、定义Field3.2、定义Dataset3.3、构建词表、加载预训练词向量3.4、构建迭代器 三、textcnn知识与pytorch版框架搭建1、tex
软文的写作形式无非就是以下几种形式，不要一拿到软文就开始没有逻辑的找素材，每种软文的形式不同，写作的要点也是不同的，要想做到“余音绕梁，三日不绝”的效果，还是要下些功夫的。 促销式软文不要做没有计划性的创作，容易千篇一律，没有风格，很容易被读者忽视，若品牌知名度不大，则
文本情绪分析学习篇（四） 最近没有怎么看论文，看完了一个文档Chinese nlp，在GitHub上下载的。文档内容写得很清楚。 文档下载：link 下文的图片来源文档截图。 一、自然语言处理 1、分析对象和内容 词汇：中文分词、词性标注、命名实体识别（人名地名识别）、新词发现语义表示、语义关系
本讲座选自清华大学电子工程系信息认知与系统智能研究所副所长黄永峰于2015年12月23日在清华RONGv2.0系列论坛之 “社会关系网络与大数据技术”专场上所做的题为《网络社交媒体的情感认知与计算》的演讲。黄永峰：各位老师、同学们，上午好！很荣幸有这个机会跟大家交流，我的题目是网络社
本讲座选自清华大学电子工程系信息认知与系统智能研究所副所长黄永峰于2015年12月23日在清华RONGv2.0系列论坛之 “社会关系网络与大数据技术”专场上所做的题为《网络社交媒体的情感认知与计算》的演讲。黄永峰：各位老师、同学们，上午好！很荣幸有这个机会跟大家交流，我的题目是网络社
【摘要】 文本情感分析在社交媒体、舆情监测等领域有着广泛的应用，如商品评价正负面的分析、公司网络评价正负面的监测等。本文主要介绍了文本情感分析的主要任务，包括词级别的情感分析、句子级情感分析以及属性级情感分析等任务的介绍，同时介绍了华为云在这三个任务上的一些进展。用
2021年马上过去5个月了，在这5个月里我经历了异地、分手。离分手已过去快一个月了，从开始的执着于为什么到不再追问原因，从难过得无心工作到闲暇时回忆感伤过去的点点画面。现在的心理充满失落感，整个人处于一种低迷和低沉，我不知道别人分手的时候是什么样的。转头一想，异地的我们跟
下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_31293575/18340399 项目介绍 python mysql图书爬虫可视化源码+论文（原价1.3k） 系统说明 本 科 生 毕 业 设 计 (论 文) 题目：畅销图书销售评论数据分析与可视化 教学单位 姓 名 学
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12310 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。 ▼ 为此我们分析了疫情相关的新闻内容、发布时期以及发布内容的主题和情感倾向这些方面的数据，希望通过这些数据，能对这场疫情有更多的了解。 新闻对疫情
2018年8月29日，由美团、创新工场、搜狗、美图联合主办的“AI Challenger 2018全球AI挑战赛”正式启动。美团CTO罗道峰、创新工场CEO李开复、搜狗CEO王小川和美图CEO吴欣鸿共同启动了本次大赛，盛况空前。据悉，本次大赛整体奖金规模超过300万人民币。 想报名的同学，点这里！ 本次大赛共投
如何做中文文本的情感分析？ 这是本学期在大数据哲学与社会科学实验室做的第三次分享了。 第一次分享的是：如何利用“wordcloud+jieba”制作中文词云？ 第二次分享的是：如何爬取知乎中问题的回答以及评论的数据？ 本次给大家分享两种实现中文文本情感分析的方式，第一种是借助百度AI平
文献阅读（二十）：IITK at SemEval-2020 Task 8: Unimodal and Bimodal Sentiment Analysis of Internet Memes 问题Task介绍：摘要多模式社交媒体：数据集：情绪分析任务： 正式论文讲解：摘要1 Introduction2 Background3 Methods3.1 Bi-modal methods 双模态方法3.1.1 Text-only FFNN a
文献阅读（十八）：基于图文融合的情感分析研究综述 1 图文情感分析数据库2 文本及图片的情感分析2.1 文本情感分析2.2 图片情感分析 3 图文特征融合3.1 特征层融合（Baseline） 4 总结与展望 主要内容：包含情感分析数据库；融合的Baseline参考文献；挑战：将两个模态信息互相补充、互为印
1、研究内容 提出了一种利用深度残差网络ResNet-50进行特征提取的方法，结合卷积神经网络进行人脸情感识别。通过对指定数据集的实验仿真，可以证明该模型在人脸情感检测性能上优于目前主流的人脸情感识别模型。 2、研究现状介绍 面部情绪识别是指从给定的静态图像或动态视频序列
目录 图文融合的数据集动作情感分析方法表情情感分析语义情感分析各方面代表性的论文 图文融合的数据集 动作情感分析方法 表情情感分析 语义情感分析 各方面代表性的论文
1 准备工作 1.1 实现两个工具函数 处理推文函数：首先将输入的句子去除不必要的字符，随后，调用tokennize进行扫描，对于每一个单词，如果不是停用词且不是标点符号，就将它词根化 def process_tweet(tweet): """Process tweet function. Input: tweet: a string contai
泛IP化时代，很多品牌都试图打造品牌IP，让自家品牌在市场更具声量和辨识度。但是品牌IP化却并不是一件简单的事。通过探究品牌IP的定位策略，我们总结了5种可行性较高的小红书品牌IP化方向。 01 情感定位，品牌IP定位策略 随着移动互联网的迅速发展，影响用户消费决策的因素 越来越多
上大哥靓照 照片正在重新上传中... 心心念念的片子一年多了，尽管剧情是人尽皆知，但最后多少还是有所感触 UFO的特效大部分时间依然还是一流水准，“大部分时间”也就是说，部分镜头的特效差强人意，尤其是在最为重要的上弦VS柱的战斗里面，大哥的刀中景的时候显得很钝，火焰也看起
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最近《都挺好》真的挺火。 火到什么程度？微博热搜霸榜，办公室评弹声四起，大强轻松攻占表情包，甚至连N年不追剧的瘦宅们也开始沉迷其中，大呼真香。 剧很精彩，但追剧界有句俗话说的好：“弹幕往往比剧更精彩”，为了让精彩延续下去，我终究没能忍住对（腾讯视频）弹幕下手。 经过一番折腾，发现弹幕是J
Adversarial and Domain-Aware BERT for Cross-Domain Sentiment Analysis（https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.370/）这是ACL2020上的一篇长文，作者来自北京邮电大学。这篇文章将BERT模型用在跨领域情感分析上，所使用的方法并没有非常新颖，不过实验和分析倒是挺多的。大体
情感分析建模本身不是什么新鲜的东西，在我之前的博文里面对今日头条数据和微博数据就有过类似的内容，这里主要是一个比较完整的系统，借助于词嵌入和LSTM等技术实现了比较完整的功能，看下具体的效果： 完整项目截图如下所示： 有时间再来填坑吧。
上一篇《AI Challenger 2018 进行时》文尾我们提到 AI Challenger 官方已经在 GitHub 上提供了多个赛道的 Baseline: AI Challenger 2018 Baseline，其中文本挖掘相关的3个主赛道均有提供，非常适合用来学习：英中文本机器翻译的 baseline 就直接用了Google官方基于Tensorflow实现
最近读了《Python深度学习》， 是一本好书，很棒，隆重推荐。本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透
