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jie12366/sentiment_analysis

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基于LSTM的中文情绪识别

基于keras深度学习库,搭建LSTM网络,来对数据集进行情绪识别,分成六类情绪。

数据集

  • 下载地址: https://biendata.com/ccf_tcci2018/datasets/emotion/
  • 数据概览: 4万多条句子,分为其他(Null), 喜好(Like),悲伤(Sad),厌恶(Disgust),愤怒(Anger),高兴(Happiness)六类
  • 数据来源:数据分别来源于NLPCC Emotion Classification Challenge(训练数据中17113条,测试数据中2242条)和微博数据筛选后人工标注(训练数据中23000条,测试数据中2500条)。
  • 数据提供方: 清华大学计算机系黄民烈副教授

项目结构

|——data
|    |——train.json 原数据集
|    |——stopWords.txt 中文停用词
|——model
|    |——my_model.h5 keras训练后保存的模型
|    |——work_dict.pickle 经过预处理分词生成的词频字典
|——predict.py 使用训练好的模型进行预测
|——train.py 基于keras搭建LSTM网络进行训练
|——pretreatment.py 对数据集进行预处理以及分词,并生成字典保存
|——requirements.txt 项目所需依赖

情绪识别api

https://github.com/jie12366/sentiment_analysis_api

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