EEG情感分类第16页

Fusion-Extraction Networkfor Multimodal Sentiment Analysis（CCF C类）

本篇文章发表在2020年的Pacific-Asiaconferenceonknowledgediscoveryanddatamining会议，是关于图像和文本情感分类。

一直在路上的程序猿·2023-01-23 10:03

pytorch训练算法的框架

写了一个pytorch的框架，主要是为了方便训练用的，目标是验证模型对EEG小波图的作用，好用点个赞，给个反馈，顺便说说如果机械转码怎么做？我已经尽力写了一年多了，真的坑，一点成功可能都没有。

啊杰 ·2023-01-19 15:13

基于微博评论的情感分析研究（小记）

建立了专属于微博的情感词典，选择相关的微博评论，提高情感分类的准确率。

ASS-ASH·2023-01-19 08:15

m基于HMM和博弈模型的LSTM互联网情感词性分类识别matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述传统的情感分析研究大多立足于解决主观性文本的情感分类问题，面向复杂交互式文本的情感演化分析却力所不逮．本文以天涯论坛短文本中文在线评论为研究对象

我爱C编程·2023-01-18 18:37

睡眠音频分割及识别问题(三)

Large-ScalePretrainedAudioNeuralNetworksforAudioPatternRecognition[摘要]音频模式识别是机器学习领域的一个重要研究课题，包括音频标注、声场景分类、音乐分类、语音情感分类和声音事件检测等多项任务

HenrySmale·2023-01-18 17:20

【从零开始学习深度学习】50.Pytorch_NLP项目实战：卷积神经网络textCNN在文本情感分类的运用

在之前介绍的“卷积神经网络”中我们探究了如何使用二维卷积神经网络来处理二维图像数据。在语言模型和文本分类任务中，我们将文本数据看作是只有一个维度的时间序列，并很自然地使用循环神经网络来表征这样的数据。其实，我们也可以将文本当作一维图像，从而可以用一维卷积神经网络来捕捉临近词之间的关联。本文将介绍将卷积神经网络应用到文本分析的开创性工作之一：textCNN。目录1.一维卷积层2.时序最大池化层3.读

阿_旭·2023-01-18 12:16

【从零开始学习深度学习】49.Pytorch_NLP项目实战：文本情感分类---使用循环神经网络RNN

本文将介绍它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。

阿_旭·2023-01-18 12:16

NLP-预训练模型：迁移学习（拿已经训练好的模型来使用）【预训练模型：BERT、GPT、Transformer-XL、XLNet、RoBerta、XLM、T5】、微调、微调脚本、【GLUE数据集】

T5）、微调、微调脚本】一、迁移学习概述二、NLP中的标准数据集1、GLUE数据集合的下载方式2、GLUE子数据集的样式及其任务类型2.1CoLA数据集【判断句子语法是否正确】2.2SST-2数据集【情感分类

u013250861·2023-01-17 18:33

传统工科应该怎么学习机器学习or深度学习？

以通用的信号处理来说，不管你拿到的是机械振动信号，地震信号，ECG，EEG信号，还是声信号等，首先进行时域，频域分析，关于时域特征频域嘛

哥廷根数学学派·2023-01-17 14:12

Kaggle干货：自定义transformers数据集

本文的内容如下：自定义文本数据集使用transformers中trainer训练使用Pytorch自定义训练流程步骤1：读取IMDbReviewsIMDbReviews是比较常见的英文情感分类的数据集，

风度78·2023-01-17 12:05

IMDB 电影评论情感分类数据集

官网下载地址（1）keras数据集来自IMDB的25,000条电影评论，以情绪（正面/负面）标记。评论已经过预处理，并编码为词索引（整数）的序列表示。为了方便起见，将词按数据集中出现的频率进行索引，例如整数3编码数据中第三个最频繁的词。这允许快速筛选操作，例如：「只考虑前10,000个最常用的词，但排除前20个最常见的词」。（引用keras中文文档）作为惯例，0不代表特定的单词，而是被用于编码任何

Elvira521yan·2023-01-15 08:15

基于prompt learning的情感分类示例代码

完整代码和数据集参见：BIT-ENGD/PromptSentiClassify(github.com)提示学习是自然语言的新范式，利用预训练语言模型中的事实知识进行各种下游任务，达到了新的SOTA.基于bert-large模型，以代码中链接所示为基础进行规范化改进。acc值达到92%以上。本代码利用如下链接中的代码优化补充而来，使用twitter数据集进行处理，git仓库包括数据集，下载后即可使用

znsoft·2023-01-14 12:29

多模态文本分类技术

多模态文本分类技术多模态简介什么是多模态多模态的技术点多模态表示学习Representation模态转化Translation模态对齐Alignment多模态融合Fusion协同学习Co-learning多模态在文本分类的应用讽刺检测情感分类情感分析假新闻识别商品分类写在前面

silhouette10·2023-01-14 09:19

lstm论文_论文复现Attention based LSTM for ABSA

首先论文的任务是方面级情感分类，比如：给定句子"这里的饭很好吃，但是工作人员态度很差"，这个句子对于"食物"这个aspect来说是积极的，对于"服务"这个aspect来说是消极的。这就是ABSA任务。

weixin_39941792·2023-01-14 08:42

数据探索性分析(EDA)——不平衡样本处理

在实际的分类任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如广告点击率预测、情感分类、异常检测等。

土豆同学·2023-01-14 06:18

从复杂到简洁：基于EEG的跨主题情绪识别的渐进转移策略

小白的论文笔记：FromIntricacytoConciseness:AProgressiveTransferStrategyforEEG-BasedCross-SubjectEmotionRecognition一、摘要：本文提出了一种自增强联合分布自适应(AA-JDA)方法和一种减轻负担和首选源（burden-lightenedandsource-preferred）的JDA(BLSP-JDA)

qq_43025979·2023-01-13 16:32

FATE —— 二.4.3 使用冻结参数Bert进行情绪分类

在本例中，我们将使用FrozenParametersBert构造一个文本分类器，并在IMDB情感分类数据集上进行训练数据集：IMDB情感这是一个二进制分类数据集，您可以从这里下载我们的处理数据集：https

MMM881·2023-01-13 15:28

Prompt入门

Prompt的范式大抵是两种：续写Prefix：用在GPT2-3那种单向LM预训练模型上，输入「好好学习，翻译成英文：」，输出「goodgoodstudy」完形填空：用在BERT那种MLM式预训练模型上，比如情感分类任务可以输入

酷暑冷冰·2023-01-13 01:51

python语音信号时频分析_利用连续小波变换（CWT）去除EEG信号的baseline

最近做有关EEG信号深度学习课题的时候被信号预处理搞的焦头烂额。网上关于用python进行EEG信号处理的资料似乎也很少，特别是小波分析这一块。在疯狂踩坑之后，决定写点东西给有需要的人参考。

weixin_39637723·2023-01-12 19:11

基于MNE-Python的脑电数据分析

psybrain·2023-01-12 19:07

MNE预处理脑电数据

importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmneimportmatplotlib.pyplotasplt#可交互%matplotlibqt#将数据读进来raw=mne.io.read_raw_eeglab('data/eeg

爱吃榴莲的妹妹·2023-01-12 19:33

PyTorch实战 | 文本情感分类任务 | LSTM与LSTM+Attention | TextCNN

文章目录一、数据介绍二、模型介绍1.双向LSTM2.LSTM+Attention3.TextCNN三、文本情感分类任务实现1.数据预处理2.数据读入3.模型搭建4.模型训练、验证与测试一、数据介绍实验数据集采用已分词与标注的影评文本

幼稚的人呐·2023-01-12 14:38

一维Unet+Resnet实现

网络结构Unet，实现一维信号denseprediction，如EEG情绪识别，受干扰信号修复，不同的任务需要设计不同的损失函数。

MatthewIsBig·2023-01-12 02:16

陈小腐·2023-01-11 12:11

图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-Based Emotion Recognition Using Regularized Graph Neural Networks》

摘要：脑电图(EEG)通过电极测量大脑不同区域的神经元活动。现有的许多基于EEG的情绪识别研究并没有充分利用EEG通道的拓扑结构。

KPer_Yang·2023-01-11 12:37

脑电项目探索和实现(EEG) (上)：研究数据集选取和介绍SEED

数据集介绍：使用上海交大的SEED数据集1SEED数据集包含12名受试者的脑电图和眼动数据以及另外3名受试者的脑电图数据。数据是在他们观看电影片段时收集的。电影片段是精心挑选的，以诱导不同类型的情绪，积极的，消极的，和中性的。从实验材料中选择了15个中国电影片段(积极、中性和消极情绪)作为刺激。影片剪辑的评选标准如下:(a)整个实验的时长不宜过长，以免引起受试者疲劳;(b)录像内容应在无需解释的情

KPer_Yang·2023-01-11 12:07

EEG-SEED数据集作者的---基线论文阅读和分析

《InvestigatingCriticalFrequencyBandsandChannelsforEEG-basedEmotionRecognitionwithDeepNeuralNetworks》方法：A.预处理根据被试的反应，只选择诱发目标情绪的实验片段进行进一步分析。将原始脑电图数据降采样至200Hz采样率。目视检查脑电图信号，人工去除受肌电图和脑电图污染严重的记录。在实验中还记录了眼动图

KPer_Yang·2023-01-11 12:07

EEG论文阅读和分析：《Differential entropy feature for EEG-based emotion classification》

为加快计算速度，EEG数据以200Hz的采样频率进行下采样，人工去除伪影。B.特征的计算本研究采用频域

KPer_Yang·2023-01-11 12:06

CNN+LSTM--一种运动想象分类新模型

脑电图（EEG）的信噪比较低，因此如何从脑电图信号中提取特征并正确分类是BCI技术最

脑机接口社区·2023-01-10 13:03

matlab中方差分析的自由度,多因素方差分析：自由度

，另一方面也是尽量将个体差异进行控制，因为不管是EEG/ERP、还是fMRI，都是噪声富聚的信号，而

沈长山·2023-01-10 08:21

多因素方差分析：自由度

，另一方面也是尽量将个体差异进行控制，因为不管是EEG/ERP、还是fMRI，都是噪声富聚的信号，而

weixin_34168700·2023-01-10 08:50

matlab中方差分析的自由度,多因素方差分析的自由度

，另一方面也是尽量将个体差异进行控制，因为不管是EEG/ERP、还是fMRI，都是噪声富聚的信号，而且个体差异也是非常大的。

拍死双马·2023-01-10 08:19

脑电的频谱分析和时频分析-EEG Processing and Feature 5

这是《EEGProcessingandFeatureExtraction》的第五个视频资料整理。内容是“脑电的频谱分析和时频分析”。视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Sg411775g/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=9ddbbbcbfdb81f60495d541b75a93179

梁小憨憨·2023-01-09 18:11

脑机接口信号基本操作回顾

典型的M/EEG工作流程importmneimport

槿花Hibiscus·2023-01-09 18:40

脑机接口科普0009——侵入式与非侵入式的优缺点

在上文脑机接口科普0008——侵入式与非侵入式_sgmcy的博客-CSDN博客中，我们科普了三个术语，EEG，ECoG，LFP。

sgmcy·2023-01-09 13:47

脑机接口科普0008——侵入式与非侵入式

今天，我们要学习三个词：EEG,ECoG，以及LFP这三个缩写词，跟我们要讨论的侵入式脑机接口与非侵入脑机接口有关。什么是侵入式脑机接口？就是把你大脑扒拉开，然后对你脑子做点操作，这个就是侵入式。

sgmcy·2023-01-09 13:17

脑机接口的技术与应用

基于EEG的脑机接口的技术和应用本文首发在陈锐博客上（7988888.xyz），此文章中所有链接均通过博客进行访问。

陈锐CR·2023-01-09 13:46

非入侵式脑机接口的两个应用

非入侵式脑机接口的两个应用：1、加速学习计划（TheAcceleratedLearningprogram）目的：实现个人学习效率翻倍；方法：测量与任务学习有关的神经和其他生理数据；应用技术：脑电图（EEG

gaokan3233·2023-01-09 13:16

中文情感分类代码

##中文情感分类--关于疫情、微博、中文、文本本次中文情感分析源于数据挖掘与分析课大作业，主要内容为:对疫情期间的微博文本进行情感分类，进而分析情感变化。

春山之外·2023-01-09 10:18

EEG源定位常用工具包或软件

1.工具包总结工具包逆算法连通性分析是否收费BrainstormDipolemodeling,Beamformer,sLORETA,dSPM无免费CartoolMN,LORETA,LAURA,Epifocus无免费EEGLABDipolemodeling有免费FieldtripDipolemodeling,Beamformer,MNE有免费LORETALORETA,sLORETA,eLORETA有

zQIANYUN·2023-01-08 16:04

癫痫脑电信号基础知识

癫痫脑电信号基础知识癫痫脑电信号基础知识脑电图原理中枢神经系统生理活动的基础是神经元的电活动脑电图是通过放置适当的电极，借助电子放大技术，将脑部神经元的自发性生物电活动加以放大100万倍并记录与心电图的原理一致是EEG

xuxu1116·2023-01-08 12:18

012用于癫痫发作预测的半扩张卷积神经网络-2021

预测癫痫发作对改善癫痫患者的生活质量有很大潜力，但仅凭脑电图（EEG）预测癫痫发作具有挑战性。经典的机器学习算法和各种特征工程方法已成为癫痫发作预测的支柱，但性能是可变的。在这项工作中，我们首先提出

爱吃榴莲的妹妹·2023-01-08 12:18

002基于小波的多类癫痫类型分类系统-2021

脑电图(EEG)通常用于医疗服务诊断癫痫及其类型。癫痫发作的准确识别有助于为患者提供最佳的治疗和准确的信息。然而，癫痫发作的手工诊断程序是费力和高度专业化的。此外，脑电图

爱吃榴莲的妹妹·2023-01-08 12:18

EpilepsyGAN:具有隐私保护的合成癫痫脑活动-2021(同26)

目前正在开发监测脑电图(EEG)信号的现代系统，以检测癫痫发作，以提醒护理人员并减少癫痫发作对患者

爱吃榴莲的妹妹·2023-01-08 12:48

常用NLP标注工具简单介绍

https://github.com/jiesutd/YEDDADoccano：（2019）(可以在windows上装)我自己用的这个很好用支持命名实体识别，情感分类，机器翻译任务，界面比较友好。

mjiansun·2023-01-07 19:28

开源NLP标注工具及NLP数据集

二、自然语言标注平台能做什么文本分类（对文本类型进行划分，如情感分类、企业类型分

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-01-07 19:24

Epileptic Seizure Recognition dataset（信号识别数据集）

做EEG信号识别的数据集，原网站上的数据集删掉了，本人从Kaggle上搬运过来，希望对大家的学习有帮助。感兴趣的同学请移步Kaggle。

qq_43178462·2023-01-07 09:56

RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int‘

问题Traceback详情Traceback(mostrecentcalllast):File"E:/MyWorkspace/EEG/Pytorch/Train.py",line79,inopti='A

Accelerating·2023-01-06 06:48

中文对话情感分类调研

由这个比赛：https://god.yanxishe.com/5中的亚军代码https://god.yanxishe.com/codeplan/detail/41，发现了roeberta_zh_L-24_H-1024_A-16（貌似就是下文中的chinese_roberta_wwm_large_ext_L-24_H-1024_A-16.zip）这个模型，下载方法：https://github.co

MissZhou要努力·2023-01-05 16:28

如何使用huggingface微调模型

fromdatasetsimportload_datasetraw_datasets=load_dataset("glue","sst2")raw_datasets这里使用的是GLUE中SST2数据集，主要针对电影评论来做情感分类

明日何其多_·2023-01-05 05:31

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