sentiment

VADER(Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)是专门为社交媒体进行情感分析的工具，目前仅支持英文文本，大邓在这里推荐给大家使用。大家可以结合大邓的教程 【视频课程】Python爬虫与文本数据分析 ，自己采集数据自己进行分析。 VADER情感信息会考虑： 否定表达（如，"not good"） 能表达情感信息和强度的标点符号 (如, "Good!!!") 大小写等形式带来的强调，（如，"FUNNY."） 情感强度(强度增强，如"very" ；强度减弱如， "kind of") 表达情感信息的俚语 (如, 'sux') 能修饰俚语情感强度的词语 （'uber'、'friggin'、'kinda'） 表情符号 :) and :D utf-8编码中的emoj情感表情 （ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4327212/blog/4872890

torchtext包含以下组件 Field :主要包含以下数据预处理的配置信息，比如指定分词方法，是否转成小写，起始字符，结束字符，补全字符以及词典等等 Dataset :继承自pytorch的Dataset，用于加载数据，提供了TabularDataset可以指点路径，格式，Field信息就可以方便的完成数据加载。同时torchtext还提供预先构建的常用数据集的Dataset对象，可以直接加载使用，splits方法可以同时加载训练集，验证集和测试集。 Iterator : 主要是数据输出的模型的迭代器，可以支持batch定制。 Field Field 包含一写文本处理的通用参数的设置，同时还包含一个词典对象，可以把文本数据表示成数字类型，进而可以把文本表示成需要的tensor类型 以下是Field对象包含的参数： sequential: 是否把数据表示成序列，如果是False, 不能使用分词 默认值: True. use_vocab: 是否使用词典对象. 如果是False 数据的类型必须已经是数值类型. 默认值: True. init_token: 每一条数据的起始字符 默认值: None. eos_token: 每条数据的结尾字符 默认值: None. fix_length: 修改每条数据的长度为该值，不够的用pad_token补全. 默认值: None. tensor

注册官网：https://hub.baai.ac.cn/activity/details/119 国际人工智能会议AAAI 2021论文北京预讲会 由中国中文信息学会青年工作委员会主办、智源社区承办，将于 12月19日 在北京北大科技园北领讲堂举办。 AAAI（ The National Conference on Artificial Intelligence）会议是国际人工智能领域最高级别的学术会议之一，主要是为促进人工智能（AI）的研究和为人工智能研究人员、从业人员、科学家以及附属学科工程师之间提供一个良好的学术交流平台。正式会议将于明年召开。 本次预讲会对于部分国内研究人员录用的论文进行提前召集以及汇报预讲，旨在加强国内相关学者之间的交流，同时为不能参会的人员提供一次学术分享，从而促进我国人工智能研究的发展。 本届论文预讲会的形式分为特邀报告、口头报告和海报展示三类。此外，还安排了两场面向技术前沿的特邀报告，由本领域的两位优秀青年学者担任报告人。 本次报告会用于提前分享被顶级会议接受的论文，所有报告的著作权/版权由报告人所有，论文的版权/著作权遵从相关会议的约定，也提醒大家尊重作者和会议的相关权利。整个会议报告人和听众均自愿参与，主办方仅承担议程协调和会务组织工作。 时间形式 会议时间：2020年12月19日（周六）08:40-17:50 在线观看：微信扫码入群

外国自媒体 mlmemoirs 根据github、福布斯、CMU官网等信息，整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单，量子位为大家分享一下~ 提前说两个须知： 寻找数据集の奥义 根据CMU的说法，寻找一个好用的数据集需要注意一下几点： 数据集不混乱，否则要花费大量时间来清理数据。 数据集不应包含太多行或列，否则会难以使用。 数据越干净越好，清理大型数据集可能非常耗时。 应该预设一个有趣的问题，而这个问题又可以用数据来回答。 去哪里找数据集 Kaggle ：爱竞赛的盆友们应该很熟悉了，Kaggle上有各种有趣的数据集，拉面评级、篮球数据、甚至西雅图的宠物许可证。 https://www.kaggle.com/ UCI机器学习库 ：最古老的数据集源之一，是寻找有趣数据集的第一站。虽然数据集是用户贡献的，因此具有不同的清洁度，但绝大多数都是干净的，可以直接从UCI机器学习库下载，无需注册。 http://mlr.cs.umass.edu/ml/ VisualData ：分好类的计算机视觉数据集，可以搜索~ https://www.visualdata.io/ 好了，下面就是那50个数据集了，由于后期加上了一些补充，所以总数已经超过了50。 机器学习数据集 图片 Labelme：带注释的大型图像数据集。 http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0

机器学习算法与自然语言处理出品 @公众号原创专栏作者 Don.hub 单位 | 京东算法工程师 学校 | 帝国理工大学 Outline Intuition Analysis Pros Cons From Seq2Seq To Attention Model seq2seq 很重要，但是缺陷也很明显 attention was born Write the encoder and decoder model Taxonomy of attention number of sequence distinctive co-attention self number of abstraction single-level multi-level number of positions soft/global hard local number of representations multi-representational multi-dimensional summary Networks with Attention encoder-decoder CNN/RNN + RNN Pointer Networks Transformer Memory Networks Applications NLG Classification Recommendation Systems ref 1

元学习meta learning研究在CV方向占据大部分比例，论文总结比比皆是。本文主要汇总下近些年元学习在NLP文本分类方向 Text Classification 的研究论文，供相关研究人员参考。 同时欢迎大家关注小样本学习方法专栏~，持续更新小样本学习领域最新研究内容以及个人思考总结。 小样本学习方法(FSL) ​ www.zhihu.com 【1】 Meta-learning for Few-shot Natural Language Processing: A Survey 摘要： 少样本自然语言处理（NLP）指的是NLP任务只附带少量的标记样本。这是一个人工智能系统必须学会应对的现实挑战。通常我们依赖于收集更多的辅助信息或开发更有效的学习算法。然而，高容量模型中基于梯度的一般优化，如果从头开始训练，则需要在大量标记样本上执行许多参数更新步骤，以获得良好的性能。如果目标任务本身不能提供更多的信息，那么收集更多具有丰富注释的任务来帮助模型学习如何？元学习的目标是训练具有丰富注释的各种任务的模型，这样它就可以只使用几个标记样本来解决一个新任务。其核心思想是训练模型的初始参数，使模型在经过零步或几个梯度步更新后，对新任务具有最大的性能。已经有一些关于元学习的调查。然而，本文主要研究NLP领域，尤其是少镜头应用。我们试图提供更清晰的定义

Python读懂你的心 一、前言 人工智能是Python语言的一大应用热门，而自然语言处理又是人工智能的一大方向。自然语言处理（ natural language processing ）简称NLP，是研究人同计算机之间用自然语言通信的一种方法。我们都知道，计算机本质上只认识0和1，但是通过编程语言我们可以使用编程语言同计算机交流。这实际上就是程序员同计算机之间的通信，而我们日常生活中使用的是自然语言，是一种带有情感的语言。那么要怎么使计算机理解这种带有情感的语言呢？这就是自然语言处理研究的内容了。 语言的情绪识别是自然语言处理的一种操作，如果要我们从0开始实现情绪识别是比较繁琐的。首先我们需要准备好足够的数据，为了让计算机更好的理解，我们还需要对数据进行预处理，之后需要训练数据，有了训练数据我们才能开始情绪识别。识别的准确率在于数据的相关性和数据量，数据相关性越高，数据量越大，识别的准确率就越高。 然而，我们使用 paddlehub 可以很快的实现情绪识别，我们先看看如何安装。 二、安装 paddlehub paddlehub 是百度 飞桨 PaddlePaddle 中的一个模型库，使用 paddlepaddle 可以很快的实现多种多样的操作，其中就有我们今天要说到的文字情绪识别，而且代码非常简单。首先我们需要安装 paddlepaddle ，我们进入官网 https://www

一、文本挖掘 文本挖掘则是对文本进行处理，从中挖掘出来文本中有用的信息和关键的规则，在文本挖掘领域应用最往广泛的是对文本进行分类和聚类，其挖掘的方法分为无监督学习和监督学习。文本挖掘还可以划分为7大类：关键词提取、文本摘要、文本主题模型、文本聚类、文本分类、观点提取、情感分析。 关键词提取 ：对长文本的内容进行分析，输出能够反映文本关键信息的关键词。 文本摘要 ：许多文本挖掘应用程序需要总结文本文档，以便对大型文档或某一主题的文档集合做出简要概述。 文本聚类 ：主要是对未标注的文本进行标注，常见的有 K均值聚类和层次聚类。 文本分类 ：文本分类使用监督学习的方法，以对未知数据的分类进行预测的机器学习方法。 文本主题模型 LDA ：LDA（ Latent Dirichlet Allocation ）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构，该模型可以用于获取语料的主题提取和对不同类别的文档进行分类。 观点抽取 ：对文本（主要针对评论）进行分析，抽取出核心观点，并判断极性(正负面)，主要用于电商、美食、酒店、汽车等评论进行分析。 情感分析 ：对文本进行情感倾向判断，将文本情感分为正向、负向、中性。用于口碑分析、话题监控、舆情分析。 因为自己的论文写的是关于情感分析方面的内容，因此打算接下来主要写情感分析系列的内容

现在疫情逐渐好转，在接下来的自我隔离期内，大家可以利用独处时间学习新技能，读书，提升自己。 对于那些对数据分析，数据科学或是其他相关领域感兴趣的同学来说，我想制作一份大家业余时间可以做的9个项目的清单，这份清单没有特定的完成顺序。 1. 信用卡反欺诈 据预测，在2022年之前全球将会有12亿信用卡持有者。 为了保证信用卡交易的安全性，监控欺诈行为就变得非常重要。信用卡公司必须要能够识别出盗刷交易，这样客户才不必为他们没有购买的东西买单。一个信用卡数据集会同时包含欺诈和合法的交易数据，项目的目标是预测交易是否为欺诈。 用到的算法： 由于目标变量是分类变量，这个问题可以用以下机器学习算法来解决： 逻辑回归 决策树 神经网络 R/Python代码示例： Data Science Project - Detect Credit Card Fraud with Machine Learning in R https:// data-flair.training/blo gs/data-science-machine-learning-project-credit-card-fraud-detection/ Credit Card Fraud Detection Project https://www. kaggle.com/mendozav/cre dit-card-fraud

纽约--(美国商业资讯)--穆迪分析(Moody’s Analytics)欣然宣布为 CreditEdge 和 RiskCalc 解决方案增添人工智能(AI)功能。这些平台现已结合穆迪分析的信用情绪评分( Credit Sentiment Score™ )工具以及AI新闻订阅源。这些工具使用自然语言处理与新闻媒体文本分析来帮助客户过滤掉市场噪音，并找出其投资组合中上市和非上市公司的信用相关新闻。 利用这些AI支持功能，客户可以识别与公司信用风险相关的新闻报道——例如包含违约、破产、债务重组、诉讼和潜在财务困境的新闻，并根据报道内容中体现的对该公司的看法来对这些报道进行评分。这些资源结合在一起，对RiskCalc和CreditEdge解决方案的定量信用风险建模功能形成补充，并为组合与风险经理提供了更多的信用恶化早期预警。 穆迪分析董事总经理Nihil Patel表示：“我们的客户希望拥有尽可能多的实时信息，以做出理据充分的业务决策并更有效地管理其投资组合，尤其是在信贷环境不断恶化的情况下。这些AI驱动的新功能通过揭示事件与公司之间的直接和间接联系，一站式地提供了以往需要耗费大量时间才能艰难获得的洞察力。” CreditEdge解决方案为度量上市公司与主权实体投资组合的信用风险提供先进的量化违约概率模型。它将穆迪分析的EDF™（预期违约频率）模型