摘要： 论文主要基于海量的微博数据，使用简单的文本统计算法，构建了一个十万词语的大规模情感词典。（论文地址：http://jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract2374.shtml#） 情感词典的构建流程如下： 表情符种子获取，利用提前构建好的情感词语种子，在一个较小规 阅读全文

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摘要： 1.查看本地安装版本 pip list 记住自己的版本，方便第二步进行卸载 2.卸载本地版本 pip uninstall tensorflow==2.1.0 #我的版本是2.1.0 3.查看是否卸载 pip list 4.安装1.12.0版本 pip install tensorflow==1.12 阅读全文

摘要： 参考博客：https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/86295971 讲解非常好！ 模型使用 Layer normalization而不使用Batch normalization的原因见之前博客。 网络层数较深的时候会出现网络退化问题，就是层数 阅读全文

摘要： 精确率就是指模型所预测出的这类样本中有多少样本是猜对了的。 召回率是指原来真实的这类样本有多少被找出来了。 阅读全文

摘要： 隐马尔可夫模型定义 隐马尔可夫模型是描述两个时序序列联合分布p(x,y)的概率模型，x序列外界可见，称为观测序列；y序列外界不可见，称为状态序列。比如观测x为单词，状态y为词性。 隐马尔可夫模型利用三个要素来模拟时序序列的发生过程，初始状态概率向量，状态转移概率矩阵和发射概率矩阵。 其中 为初始时刻 阅读全文

摘要： 一、点互信息算法 点互信息算法是为了计算两个词语之间的相关性，公式如下： p(word1 & word2)代表的是两个单词同时出现的概率（两个单词同时出现的次数/总词数的平方） p(word1）是word1出现的概率（word1出现的次数/总次数） p(word2）是word2出现的概率（word1 阅读全文

摘要： 1.SKEP是百度研究团队提出的基于情感知识增强的情感预训练算法，此算法采用无监督方法自动挖掘情感知识，然后利用情感知识构建预训练目标，从而让机器学会理解情感语义。SKEP为各类情感分析任务提供统一且强大的情感语义表示。SKEP采用ＲｏＢＥＲＴａ作为基线模型。RoBERTa相对于BERT的改进之处如 阅读全文

摘要： 在github官网上，我们可以看到通过控制台运行run_classifier.py并加入相关训练参数可以进行模型的训练，在pycharm中，我们可以提前写好训练参数，直接点运行按钮就可以进行模型的训练，操作步骤如下： 1.右击项目中的run_classifier.py文件，选择Edit'run_cl 阅读全文

摘要： BN层和卷积层 池化层一样，都是一个神经网络层，BN层在使用激活函数之前。 BN层的操作步骤参考博客：https://blog.csdn.net/gongliming_/article/details/90214338?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-t 阅读全文