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我一直在使用sentiments数据集，发现bing和nrc数据集包含一些既有积极情绪又有负面情绪的单词。**必应--三个有正面和负面情绪的词** filter(word %in% c("envious",positive5 enviousness positive** nrc - 81个带
浏览 0修改于2017-09-03得票数 0
import pandas as pd
'Aim2 Date':['9/3/19', '9/3/19', '9/13/19', '9/20
浏览 1修改于2021-12-06得票数 1
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我有一个方框图，显示干预前后的分数。我想点几个不同颜色的点，基于另一个分数。换句话说，假设10名受试者在干预前的得分为(8，9，10，8，9，10，8，9，10，8，10，8)，干预后的得分为(12，9，12，8，9，10，9，10，10，10)。
浏览 2修改于2019-06-19得票数 0
当我们在post请求中使用微软认知服务中的情绪api时，它将以JSON文件的形式返回情绪分数，如下所示 "anger": 9.075572e-13, "disgust": 1.02152783e-11, "happiness": 0.9999999,
"neutral
浏览 1修改于2017-10-12得票数 0
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我在推特上做情绪分析。在计算推特的情绪之前，我已经做了一个算法来删除表情符号和一些特殊的字符。在此之后，没有表情符号和特殊人物的推文被放入了一个带有情感的数据框架中。以下是代码：a = 0for vertaling in df['text']:
c = ['Tweets','Sentiment&
浏览 1提问于2018-05-17得票数 0
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我有如下数据： format date date9.; datalines;9/24/2018 0 13910同时显示那些时间比较基于干预(0或1)。因此，每个范围将有两个栏-一个用于干预前(0)和后干预(
浏览 1修改于2019-04-01得票数 0
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我有一张桌子我需要创建一个pivot，它以列的形式显示情绪，平均emotion_level按user_id，user_date，emotion分组。float, emotion_level) else 0 end) as Interest其中一半有效，但计算所有情绪的平均emotion_level，但不是按用户、日期和情绪分组的情绪。我在prod中使用的是PostgreSQL 9，但上面的示例是用SQL S
浏览 3提问于2011-07-13得票数 2
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使用NLU对实体和关键词的分析，反应返回以下情绪项目得分:概念的情绪得分在-1到1之间。负值表示消极情绪，正面分数表示积极情绪。这个分数代表的是积极情绪还是消极情绪(即-.9952是非常负面的，而-.1301是某种程度上的负面情绪)？还是这个分数代表了积极或消极情绪的信心(即-.9952肯定是负面的，而-.1301可能只是负面的)？
浏览 4修改于2018-07-18得票数 0
你好，我的问题对你们中的一些人来说很简单^^我想知道如何搜索已成为所有干预行动一部分的产品。char(5) not null check ( reference like 'DT___'), price numeric (9,2foreign key(nointerv) references interve
浏览 0修改于2018-09-28得票数 0
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我有两个每日时间序列，一个是波动率指数市场数据，另一个是每日情绪。我需要通过用非交易日的空值填充VIX数据或从情绪数据中删除非交易日来对齐这两个序列。下面是一个数据系列文件，其中包含每个工作日的数据：https://www.dropbox.com/s/tf656b9t0uctbqs/vixcurrent.csv?dl=0 下面是第二个数据系列文件，其中每行是常规日历上的一天，每列是积极情绪词的频率，从2010年4月20日到2018年8月1日: 3025天：https:&#x
浏览 17修改于2019-05-26得票数 2
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我有一个从0到10的情绪评分，从0到9，一切都很完美，但那些与10相关的内容无法读取，尽管我将最大情绪评分设置为10。
是否对我的csv文件做了特殊的修改，以便google可以识别这些行？
浏览 23修改于2019-07-10得票数 0
我目前正在研究一个情感框架，我计划使用移动平台上的摄像头输入来识别用户当前的情绪表达，使用我成功地提取了66个地标，使用这66个标记，我应该能够将表达式归类为8个预定义的基本情绪中的一个，比如: happy=81%、angry=9% .等
在这方面，哪一个更有效？
浏览 5提问于2014-04-12得票数 0
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我有以下电子表格数据：目前，我不知道如何将其分组到以下图表中：为了更多地解释这个图，我需要首先将所有情感条目分组到每个0, 0.5,其次，每个情绪都有相关的结果，即第一行将在情绪(x轴)的组3中，并在y轴上添加1作为结果，假设在此情绪组3中有10个不同的情绪，并且每个情绪的值都为1或-1，这需要一起计算，情绪组3的结果(y轴)可以为
浏览 0修改于2019-07-11得票数 0
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我的应用程序需要情感分析功能。我发现了大量的服务和库，它们可以帮助完成这项任务。但它们中的大多数都有“三维”输出:文本可以分为“正面”、“否定”或“中性”。是否可以进行这类分类呢？是否已经有一些服务/框架/库可用？
浏览 6提问于2015-07-02得票数 3
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我试着刮9插曲评论部分做一些情绪分析，并贴上正面或负面的标签。最终的目标是对数千条帖子的数据进行训练，并根据评论数、帖子数量、前十位评论和帖子标题来预测帖子的情绪。我的问题是9gag评论部分限制刮擦吗？如果没有，是否有任何解析器不能获得所有标记的原因？更新#2-这是我使用的代码- req = requests.get(url)
soup =
浏览 4修改于2016-06-07得票数 3
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我对情绪分析和twitter情绪分析的名字有点困惑，我想为facebook粉丝页面posts.so做情感分析，我决定使用api，但我没有找到任何为facebook Posts.Every api服务提供情感分析的对于facebook的情绪分析，我需要使用情绪分析api还是twitter情绪分析(我知道名字本身就意味着情绪是针对twitter推特的)。
浏览 0修改于2016-09-09得票数 6
我正在查看位于的Keras CNN示例，我看到输入数据具有随机混洗的正面和负面情绪训练样本。我想知道CNN是否对训练数据的排序敏感。为了清晰起见:如果我的y_train是100x1的形状，其中0-50表示所有积极情绪，50-100表示负面情绪，那么与每个偶数指数都有正面情绪而奇数指数都有负面情绪时相比，结果会有所不同吗？
浏览 2提问于2019-12-19得票数 0
情绪分析帮助我们衡量推文的情绪，然而，我们从api获得的许多推文可能真的不能‘分类’成某种情绪。另外，在我开始运行情绪分析器之前，如果我想确定在tweet (比如电影评论)上运行情绪分析是否有意义，我可以查找哪些主题/api/文献？
浏览 2提问于2015-06-26得票数 2
例如，1948年12月1日至1949年8月31日之间出生的人为干预组，1949年9月1日至1950年5月31日之间出生的人为对照组。我认为虚拟变量是表示这些组的一种好方法，其中1表示干预组，0表示对照组。做这件事最好的方法是什么？在那里，我只能将这些参与者包括在对照组或干预组中。已经谢谢你了！
浏览 49提问于2018-01-17得票数 0
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