使用在上一篇博客中训练好的wordvector 在这一节进行情感分析. 因为在上一节中得到的是一个词就是一个向量 所以一句话便是一个矩阵,矩阵的每一列表示一个词向量 情感分析的前提是已知一句话是 (超级消极,比较消极,中立,积极,非常积极)中的一类作为训练集分别用(0,1,2,3,4)进行表示 然后通过对每一句话的矩阵按列求均值,便得到一个维数固定的向量,用这个向量作为该句话的特征向量 然后将这个向量和该句话对应的label输入softmax层进行softmax回归计算. 最后训练得到的模型便是…

''' Created on 2017年9月13日 @author: weizhen ''' import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 首先上来的是最简单的sigmoid激励函数, 至于为什么选他做激励函数, 1.因为这个函数能将定义域为(-inf,+inf)的值映射到(0,1)区间,便于计算(能够消除量纲的影响) 2.这个函数的变化曲线不是特变陡峭,每一点处都可导 3.这个函数的导数为y(1-y),即用他原来的…

神经网络在命名实体识别中的应用 所有的这些包括之前的两篇都可以通过tensorflow 模型的托管部署到 google cloud 上面,发布成restful接口,从而与任何的ERP,CRM系统集成. 天呀,这就是赤果果的钱呀.好血腥.感觉tensorflow的革命性意义就是能够将学校学到的各种数学算法成功地与各种系统结合起来. 实现了matlab一直不能与其他系统结合的功能,并且提供GPU并行计算的功能,简直屌爆了 理论上来讲像啥 运输问题,规划问题,极值问题.都可以通过tensorflow来…

  今天将的还是cs224d 的problem set2 的第三部分习题, 原来国外大学的系统难度真的如此之大,相比之下还是默默地再天朝继续搬砖吧 下面讲述一下RNN语言建模的数学公式: 给出一串连续的词x1,x2...xt关于预测其后面紧跟的词xt+1的建模方式是: vj是词库中的某个词.实现一个循环神经网络,此网络利用隐层中的反馈信息对"历史记录"x1,x2...xt进行建模: $h^{(0)}=h_{0}\epsilon R^{D_{h}}$是隐藏层的初始化向量 $x^{(t)}…

1.Recursive Nerual Networks能够更好地体现每个词与词之间语法上的联系这里我们选取的损失函数仍然是交叉熵函数 2.整个网络的结构如下图所示: 每个参数的更新时的梯队值如何计算,稍后再给大家计算相应的数学公式 这里先列出节点的合并规则 1.即假设将一句话中的词先两个合并,并通过神经网络计算出合并后的得分情况 2.然后找出合并后得分最高的两个词进行真正的合并,得到新的节点,其余节点不合并 3.将得到的新节点加入到下一轮两两合并的计算过程中,直至得到最终节点 下面是计算的代码:…

Hi Dear Today we will use tensorflow to implement the softmax regression and linear classifier algorithm. not using the library of tensorflow (like tf.nn.softmax), but using tensorflow simple function to implement the softmax. The whole structure of…

[创建时间:2015-08-27 22:15:17] NetAnalyzer下载地址 上篇我们回顾完了NetAnalyzer一些可有可无的历史,在本篇,我决定先不对NetAnalyzer做介绍,而是先要了解一些关于构建NetAnalyzer的基础知识,如系统中可以分析的一些网络协议,了解它们的分布方式,字段含义等.在了解了协议的基础上,以后学习配置Winpcap的开发环境,做一些简单的数据采集程序就会更加方便.接下来则要介绍一下在开发NetAnalzyer过程中涉及到的一些数据结构与编程思想.…

英文原文地址:https://districtdatalabs.silvrback.com/modern-methods-for-sentiment-analysis 转载文章地址:http://datartisan.com/article/detail/48.html 情感分析是一种常见的自然语言处理(NLP)方法的应用,特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中.通过这种方式,情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法.尽管情绪在很大程度上是主观的,但是情感量化分析已经有…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------…

上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用word2vec.glove和fasttext词向量进行文本表示,训练随机森林分类器. 一.训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集,一个是带标签的训练集,共25000条评论,一个是测试集,无标签的,用来做预测并提交结果,这两个数据集是上一篇文章里我们用过…