2019 10 16 14:46:06 仅供学习使用 aijiaoai 人工智能主要应用 1. 图像识别 识别图片中的内容、对象。 KNN 卷积神经网络 2. 情感分析 分析文本中包含的 文本，是正面的、负面的、中性的。 文本的表示：词向量、TFIDF 文本预处理、清洗 分类算法，逻辑回归、决策树、 ...
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2020-02-02 21:39:26
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数据来源：http://ictclas.nlpir.org/nlpir/ （一个很牛逼的网站，上面有非常多的处理语言的功能（如分词标注、情感分析、相关词汇）） 当然这个网站还有其他的功能，像“分词标注”，就是把你输入的文本切成一个个的词，并且把这些词的词性都标出来； 还有“情感分析”的功能，就是分析 ...
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2020-01-17 13:56:15
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个人理解： 句子相似性判断、情感分析、实体识别、智能问答，本质基本上都是分类任务。 阅读理解（抽取式、回答式、完形填空）是逐个候选项的分类问题处理。 参考 https://github.com/chineseGLUE/chineseGLUE https://github.com/CLUEbenchm ...
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2020-01-03 22:51:51
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?本分类是?然语?处理的?个常?任务，它把?段不定?的?本序列变换为?本的类别。它的?个?问题：使??本情感分类来分析?本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着?泛的应?。例如，我们可以分析?户对产品的评论并统计?户的满意度，或者分析?户对市场?情的情绪并?以预测接下来的?情。 这里将应?预训练的 ...
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2019-12-07 21:32:52
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一、人工智能概述 1.机器学习与人工智能、深度学习 之间的关系：机器学习是人工智能的一个实现途径，深度学习是机器学习的一个方法发展而来 一些历史：1956年是人工智能元年。最初提出的概念是：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。 二、机器学习、深度学习 目前：掌握一些机器学习算法等技巧，从某个业务 ...
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2019-12-03 21:48:40
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介绍 在参与的项目和产品中，涉及到模型和算法的需求，主要以自然语言处理（NLP）和知识图谱（KG）为主。NLP涉及面太广，而聚焦在具体场景下，想要生产落地的还需要花很多功夫。 作为NLP的主要方向，情感分析，文本多分类，实体识别等已经在项目中得到应用。例如 通过实体识别，抽取文本中提及到的公司、个人 ...
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2019-11-25 11:09:08
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我的工程实践是《基于情感词典的文本情感分析》，下面是以我的工程实践为例来进行业务建模。 ?1）收集应用领域信息 –关注功能要求–还考虑其他需求和文档 本次项目主要是针对京东手机评论的情感分析，分析提取评论的情感偏向和主题词。通过分析某款手机的评论，得知商品的特点，即可以帮助商家改进产品，也可以满足消 ...
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2019-11-24 17:45:21
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我的工程实践是NLP情感分析方面的，具体是分析新闻的内容，来判断该新闻是正面新闻还是负面新闻。通过深度学习的神经网络训练得到模型，使用模型可以分析具体的新闻的正负性。建立模型时可能会用到RNN（循环神经网络）或是LSTM（长短期记忆网络），最后根据实际测试结果选择最终模型。 用例模型往往由三大模型元 ...
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2019-11-03 22:10:33
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我的工程实践项目是《基于情感词典的影视评论大数据分析》，文本情感分析又称意见挖掘、倾向性分析等。简单而言,是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。互联网(如豆瓣电影、猫眼电影、大众点评)上产生了大量的用户参与的、对于影视等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和 ...
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2019-11-03 14:32:30
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我的工程实践项目为基于情感词典的文本情感分析，下面是我对我的工程实践进行用例建模的分析，主要经过以下四个步骤的分析：确定研讨的系统、识别 Actors、识别用例、建立 Actor 和 Use Cases 之间的关联。其中Actors是主要的开发人员，主要的用例有三个部分： 1.获取数据集。这个大致有 ...
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2019-11-03 12:41:39
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