EEG情感分类第30页

基于深度学习的图像情感分析

不同于传统的目标分类问题，图像情感分类，是更抽象、更高级的图像理解，因而特征的选取十分具有挑战性。同样，对于检索问题而言，准确的图像特征表达是保证其准确率的核心所在。

whutmengmeng·2020-06-29 18:13

【实作】RNN-文本情感分类

文本情感分类实验笔记本实验为台大李宏毅老师机器学习2020年的HW4【实验说明】【官方实现代码参考】【实现代码】数据介绍本次实验数据为twitter上的推文，每个推文会被标注为正面或负面。

YeZzz·2020-06-29 15:00

论文阅读笔记：Context-aware Embedding for Targeted Aspect-based Sentiment Analysis

应用于Targetedaspect-basedsentimentanalysis(TABSA)，这一问题是根据句子中的具体的target，识别其属于哪一个aspect，并对target-aspect进行情感分类

洛洛洛洛洛洛洛·2020-06-29 14:00

论文阅读笔记：Cross-Domain Sentiment Classification with Target Domain Specific Information

原文链接摘要：现有的跨领域情感分类大多集中在提取域不变的特征，而域特定信息对于情感分类也是十分重要的，因此本文提出一种方法，同时抽取原域和目标域的域特定、域不变信息，然后利用原域和目标域的域不变信息训练一个域不变分类器

洛洛洛洛洛洛洛·2020-06-29 14:59

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、企业类型分类等）命名实体识别（对文本实体进行标注，如人名、地名、实体名等等）关系抽取任务（对文本中词关系，如主谓宾等

数据堂官方账号·2020-06-29 13:29

keras 用LSTM搭建一个语言情感分类器 - keras 进阶教程

鉴于很多人最近问我LSTM的API在keras中怎么用，怎么总是报错，我觉得写一个博客，搭建一个最小化的语言情感分类模型，这样大家就能一通百通了。这个讲解会主要侧重于LSTM中的数据维度处理。

蓝一潇、薛定谔的猫·2020-06-29 06:45

读书笔记，研究生总结

研究方向信号处理或者图像处理，大概率是做EEG(脑电信号)。计算机的本科课程基本未包含信号处理的相关课程。

主攻·2020-06-29 05:22

基于文本情感分类的语音识别控制系统

基于文本情感分类的语音识别控制系统技术领域本发明涉及语音识别技术领域，更为具体地，涉及一种基于文本情感分类的语音识别控制系统。

weixin_42466538·2020-06-29 05:18

大数据入门——文本情感分类（python实现）2019高校大数据挑战赛

大数据入门——文本情感分类（python实现）文本情感分类总思路详细步骤一、导入数据二、分词三、数据清洗四、构造特征五、分割训练集、测试集六、训练数据svm支持向量机KNN逻辑回归贝叶斯随机森林七、预测数据八

慕小白$·2020-06-29 02:33

EEGLAB在MATLAB中的下载、安装教程

许多做心电图脑电图的同学，是必会接触到edf格式的文件，该文件是欧洲数据格式，点击CHB-MITScalpEEGDatabase可下载EEG开源数据库，接下来就需要说到eeglab的下载安装。

huicooling·2020-06-28 23:45

Sklearn专题实战——针对Category特征进行分类

文章目录1.前言2.数据处理3.模型构建3.1.支持向量机3.2.贝叶斯4.网格搜索寻找最优结果5.保存模型+提取模型6.混淆矩阵查看分类效果1.前言上次回我们是对文本进行情感分类，这次将实战一个稍微复杂的

程旭员·2020-06-28 20:00

bert中文文本情感分类微博评论挖掘之Bert实战应用案例-文本情感分类

Bert模型全称BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，主要分为两个部分：1训练语言模型（languagemodel）的预训练（pretrain）部分，2训练具体任务(task)的fine-tune部分。Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。相比之前的WordEmbedding模型,Be

AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:24

深度学习论文笔记

语音情感识别的基本理论3.人工神经网络4.深度学习神经网络基本理论1.语音情感识别、人工神经网络，深度学习神经网络发展历程介绍深度学习常用模型：自编码器、限制玻尔兹曼机、卷积神经网络应用：图像识别、语音设别、广告推荐系统情感分类

weixin_34419326·2020-06-28 19:28

如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型？

利用Python机器学习框架scikit-learn，我们自己做一个分类模型，对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。疑惑前些日子，我在微信后台收到了一则读者的留言。我一下子有些懵——这怎么还带点播了呢？但是旋即我醒悟过来，好像是我自己之前挖了个坑。之前我写过《如何用Python从海量文本抽取主题？》一文，其中有这么一段：为了演示的流畅，我们这里忽略了许多细节。很多内容使用的是

weixin_34128411·2020-06-28 11:42

社区之星代码

securecrt软件使用此软件，打开以后输入crontab-eeg:01**1php/var/share/www/medai360.com/index.phpforumstar(每周一的01：00执行后面的

weixin_30702413·2020-06-27 23:42

传统情感分类方法与深度学习的情感分类方法对比

标注：本博客是参考论文有《传统情感分类方法与机遇深度学习的情感分类方法对比分析》、《自然语言处理中的深度学习：方法及应用》情感分类是自然语言处理的重要分支，传统情感分类主要有基于情感词典的和基于机器学习的

晴天的啦啦啦·2020-06-27 13:21

EEG/MEG科普及工具资料

EEG/MEG科普及工具资料EEG/MEG基础知识数据处理时频分析科研工具及技巧算法基础资源均来自BrainTechnology，brainers公众号，心心水滴论坛方便查阅特此整理BrainTechnology

Xinzhi Wang·2020-06-27 12:38

用神经网络做情感分类《Transformation Networks for Target-Oriented Sentiment Classification》

原文链接本文发表于自然语言处理顶级会议ACL2018项目源码链接摘要在情感分类任务中，人们关注的往往是一句话中所表露出情感的“最重要”的一部分，比如在美团上经常会有这种评价：“这家店的菜做的不错，但是服务特别差

ttv56·2020-06-27 09:30

短时傅里叶变换和小波变换在处理EEG信号中的应用

文中引用了来自以下网址的内容：http://blog.csdn.net/qrlhl/article/details/72155395短时傅里叶变换在EEG信号特征提取中的应用（通俗版）http://blog.csdn.net

wangyalusoso·2020-06-27 08:31

基于层次化LSTM的篇章级别情感分析方法

基于层次化LSTM的篇章级别情感分析方法目录基于层次化LSTM的篇章级别情感分析方法目录摘要1引言2情感分类方法3文件级形式化表示4神经网络文本表示模型5Attention机制6情感分类7实验摘要篇章级别的情感分析是一个很重要的自然语言处理任务

明远AI·2020-06-27 02:46

4.1.1 序列模型

4.1.1.2类型语音识别，输入一段语音输出对应的文字情感分类，输入一段表示用户情感的文字，输出情感类别或者评分机器翻译，两种语言的互相翻译4.1.1.3为什么在序列模型使用CNN等神经网络效果不好序列数据前后之间是有很强的关联性

XCCS_澍·2020-06-27 01:36

BCI数据处理之———scipy.io读取mat类型数据

公开数据源下载数据集，使用python加载mat文件importscipy.ioassioimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=sio.loadmat('EEG-Data

takethevow·2020-06-26 17:50

LSTM进行情感分类

原链接：https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/827697111.read_raw()函数模块中，主要是写了关于数据清洗的内容。dataset[‘pollution’].fillna(0,inplace=True)用零填充空位，然后其他的就是指定一下列名。2.defparse(x)模块中，用于返回时间戳。返回了datetime.strpt

snailbuster·2020-06-26 13:27

Streamlit实战Twitter微博情感分类【Flair】

Streamlit是一个出色的机器学习工具开发库，这个教程将学习如何使用streamlit和flair开发一个twitter微博情感分析的应用。相关链接：Streamlit开发手册1、streamlit概述并不是每个人都是数据科学家，但是每个人都需要数据科学带来的力量。Streamlit帮我们解决了这个问题，利用streamlit部署机器学习模型简单到只需要几个函数调用。例如，如果运行下面的代码：

新缸中之脑·2020-06-26 08:37

Coursera吴恩达《序列模型》课程笔记（1）-- 循环神经网络（RNN）

1.Whysequencemodels序列模型能够应用在许多领域，例如：语音识别音乐发生器情感分类DNA序列

红色石头Will·2020-06-26 05:01

开源免费的脑电/脑磁图数据分析软件汇总

常用的MEG/EEG工具包MNE-python:http://mne.tools基于python开发的开源软件包，用于探索，可视化和分析诸如MEG，EEG，sEEG，ECoG等人类神经生理学数据。

医学影像处理·2020-06-26 05:08

脑磁图/脑电（MEG/EEG）溯源定位软件汇总

Netstation,EGI,US.Available:https://www.egi.com/research-division/geodesic-eeg-system-components/eeg-software.AccessedonAugust5,2017

医学影像处理·2020-06-26 05:08

kesci文本情感分类练习赛

kesci文本情感分类练习赛（朴素贝叶斯）原网址：https://www.kesci.com/home/competition/5c77ab9c1ce0af002b55af86/content/0因为练习赛已经截止了

另请高明·2020-06-26 01:04

学习bert过程中的思考(1)

最近参加了一个nlp的比赛，做文本情感分类的。发现传统神经网络的效果的确赶不上bert。就研究了一下bert。其实真正运行bert的操作非常简单。但因为找不到教程在最初还是走了很多弯路的。

另请高明·2020-06-26 01:03

自然语言处理——中文——网民疫情情绪情感分析 DataFountain

DataFountain疫情网民情感分类2019新型冠状病毒（2019-nCoV）感染的肺炎疫情发生对人们生活生产的方方面面产生了重要影响，并引发国内舆论的广泛关注，众多网民参与疫情相关话题的讨论。

YOLOkkk·2020-06-26 00:33

酒店评论数据分析和挖掘-展现数据分析全流程（一）报告展示篇

本系列文章应该会出四篇博客展现数据分析的整个流程数据报告成品展示（本文）描述性数据分析关键字提取分析评论情感分类建模LDA主题模型分析下面是本文的写作框架：1.分析背景1.1分析原理—为什么选择分析酒店网络评论随着互联网的发展

Fantasy!·2020-06-26 00:55

《python深度学习》笔记整理

带有relu激活的Dense层堆叠，可以解决很多种问题（包括情感分类），你可能会经常用到这种模型。

追风人丶丶·2020-06-26 00:01

《python深度学习》学习笔记与代码实现（第六章，6.4用卷积神经网络处理序列）

6.4用卷积神经网络处理序列1.实现一维卷积神经网络,用imdb情感分类任务举例fromkeras.datasetsimportimdbfromkeras.preprocessingimportsequencemax_features

Tersai·2020-06-25 21:17

使用pytorch和torchtext进行文本分类

1.文本数据预处理首先数据存储在三个csv文件中，分别是train.csv，valid.csv，test.csv，第一列存储的是文本数据，例如情感分类问题经常是用户的评论review，例如i

TianHongZXY·2020-06-25 17:18

基于情感词典进行情感态度分析

文本情感分析可以分为基于机器学习的情感分类方法和基于语义理解的情感分析。基于机器学习进行语义分析的话需要大量的训练集，同时需要人工对其进行分类标注。

一个人_·2020-06-25 15:36

手把手教你脑电波采集及信号处理分析

引自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34410111关键词：EEG数字信号处理，FFT，EDF格式转换注意：该文章旨在让一个人在没有太多基础的情况下，一步一步的了解脑电信号的采集

qq_34872501·2020-06-25 08:26

读《同步脑电-功能磁共振（EEG-fMRI）原理与技术》-第一篇

第一篇概论，包括：“EEG和fMRI的神经生理基础、同步EEG-fMRI的发展历史、同步记录及其计数原理、实验设计和基本分析方法。

et_90000·2020-06-25 07:02

机器学习项目（四）疫情期间网民情绪识别（二）

文本情感分类问题机器学习方法TFIDF+机器学习分类算法深度学习方法TextCNNTextRNN预训练的模型预训练的模型有哪些？

TongYixuan_LUT·2020-06-25 06:45

DNN/LSTM/Text-CNN情感分类实战与分析

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要21分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：知乎专栏机器不学习作者:天雨粟整理：机器学习与自然语言处理公众号https://zhuanlan.zhihu.com/p/37978321前言最近把2014年YoonKim的《ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification》看了下，不得不说虽然Te

zenRRan·2020-06-25 03:59

基于LSTM的情感识别在鹅漫电商评论分析中的实践与应用

导语深度学习（深度神经网络）作为机器学习的一个重要分支，持续推动了很多领域的研究和应用取得新的进展，其中包括文本处理领域的情感分类问题。

Hansion徐汉彬·2020-06-25 01:10

nltk对中文进行处理和分析

最近正在用nltk对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（pointmutualinformation）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深

perfectmanman·2020-06-24 19:38

湘江迷人的风光

12130510093g214.jpg121304ca1bfg214.jpg121305d6cdcg214.jpg121305e86eeg215.jpg121305ef87cg213.jpg121305f1c34

夕阳醉梦·2020-06-24 09:58

【干货】--手把手教你完成文本情感分类

前言2017年12月9日，参加了天善组织的线下沙龙活动，在沙龙中自己分享了如何借助于R语言完成情感分析的案例，考虑的其他网友没能够参与到活动现场，这里通过微信公众号作一个简单的分享。在文本分析中，最基础的工作就是如何完成句子、段落或文章的分词，当然这一步也是非常重要的，因为这会直接影响后面文档词条矩阵的构造和模型的有效性。一般而言，在做分词和清洗时需要完成如下三个步骤：创建一个自定义词库，并根据这

Sim1480·2020-06-24 09:38

用R语言实现深度学习情感分析

18岁虽然没有成为TF-boys，但是2018新的一年可以成为TF（Tensorflow-boys）啊~~wordembeddings介绍之前建立的情感分类的模型都是Bagofwords方法，仅仅统计词出现的次数这种方法破坏了句子的结构

Sim1480·2020-06-24 09:38

2017emnlp---Document-Level Multi-Aspect Sentiment Classification as Machine Comprehension阅读笔记

Thecodeanddataforthispaperareavailableathttps://github.com/HKUST-KnowComp/DMSCMCAbstract文档级别的多aspact情感分类对于顾客关系管理是一个重要的任务

芮芮杰·2020-06-24 09:18

京东评论情感分类器（基于bag-of-words模型）

京东评论情感分类器（基于bag-of-words模型）最近在本来在研究paraVector模型，想拿bag-of-words来做对比。数据集是京东的评论，经过人工挑选，选出一批正面和负面的评论。

lingerlanlan·2020-06-24 05:25

斯坦福大学-自然语言处理入门笔记第七课情感分析（sentiment analysis）

情感分析的应用领域非常广泛情感分析是对态度的研究，具体可以分解为：按照复杂程度，可以把情感分类分为三类简单任务：判断文本的任务是消极的还是积极的

sansheng su·2020-06-24 01:02

Machine Learning Yearning47-52阅读笔记：端到端的深度学习

47.端到端学习的兴起假设你在做一个检测线上商品评价的系统，它能自动告诉你评论的作者是否喜欢这个商品，这个问题被称作情感分类。

黑暗贤者·2020-06-23 23:17

课程笔记1--fMRI简介以及数据分析

现代的神经影像学技术有这样几种：：脑电图(EEG),单光子发射体层成像(SPECT),正电子发射型计算机断层显像(PET),功能性磁共振成像(fMRI),侵入性光学成像(invasiveopticalimaging

追蜗牛的coder·2020-06-23 22:54

【深度学习】序列问题系列(0)——概述

为最基础的全连接形态；CNN为卷积神经网络，适合处理图像问题，或其他具有“平移不变性”的问题，如图像分类、物体识别等；RNN为循环神经网络，适合处理序列问题，或其他与上下文环境相关的问题，如文本预测、情感分类

煎饼证·2020-06-23 21:20

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