多任务学习的多模式情感分析 使用CMU-MOSI数据库进行情感分析的单峰和多峰单任务，双任务和三任务学习模型。 在单任务模型中，我们执行回归实验以预测情绪得分。 在双任务模型中，我们执行多任务学习实验，这些实验以情感分数回归为主要任务，而强度或极性分类为辅助任务。 在三任务模型中，我们执行多任务学习实验，以情感得分回归为主要任务，强度和极性分类为辅助任务。 在多模式模型中，我们比较了早期融合，晚期融合，分层融合和张量融合网络。 这些代码适用于我们的ACL2018人类多峰语言计算建模研讨会论文： @inproceedings{tian2018polarity, title={Polarity and Intensity: the Two Aspects of Sentiment Analysis}, author={Tian, Leimin and Lai, Cather

本文采用酒店评论数据集进行情感分析，通过机器学习和基于情感词典两种方法进行分析比较。其中，机器学习方法采用了多种算法，有支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯以及逻辑回归四种，并比较各分类器的准确率，得到准确率最高的模型。

电影评论数据作为训练数据集. 其中, 训练数据集20000条(正负向各10000条); 测试数据集6000条(正负向各3000条)。造福没有积分的宝宝。资源来自于https://www.ctolib.com/lxw0109-ChineseSentimentAnalysis.html

SentimentAnalysisWithBaiduAI 本项目介绍如何使用百度AI进行情感分析，其他自然语言处理类百度AI接口类似，换API即可使用，普通用户QPS限制为5 使用步骤 1.在百度AI控制台申请应用，获取AK，SK 2.更换GetAccessToken类中的AK，SK 3.更改待分析文本所在文件夹地址，分析后的内容也会放回这个文件夹 4.根据自己文本的格式，修改读取文件的方式 5.运行程序 实现功能： 1.根据AK，SK获取AT 2.根据返回错误信息自动调整请求速度 3.情感分析

使用NLTK进行文本数据的自动情感分析 通讯155：人工智能和新媒体朱准se教授家庭作业2018年五月 该项目使用自然语言工具包（NLTK）情感分析功能来分析四个csv数据集（亚马逊产品评论，啤酒评论，电影评论和雨伞评论）的文本情感。 每个数据集包含成对的评论内容列表和一个数字评分。 用户生成的评分与NLTK生成的分数之间的相关性绘制在matplotlib条形图中。 我还发现编写了代码来查找与正面和负面情绪得分唯一相关的单词。 亚马逊评论 一些与评论得到负面情感评分唯一相关的有趣单词：损坏，讨厌，不糟糕，混乱，失望，严重一些与获得积极情绪评分的评论有关的有趣单词：维生素，混合 啤酒评论 一些与评论得到负面情感评分唯一相关的有趣单词：恐怖，死亡，谋杀一些与获得好评的评论独特相关的有趣单词：颜色，炫酷，迪士尼，朱莉·安德鲁斯 我认为分析对这组数据的作用是独特的，因为评论是针对不同电影的

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