EEG情感分类

python画脑电信号

importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddata=pd.read_csv('eeg.csv')data=data[0:100000]#读取部分数据fig=
anant456·2019-04-25 13:23

说实话：中文自然语言处理(知识图谱)的N个真实情况

1、深度学习在自然语言处理当中，除了在分类问题上能够取得较好效果外（如单选问题：情感分类、文本分类、正确答案分类问题等），在信息抽取上，尤其是在元组抽取上基本上是一塌糊涂，在工业场景下很难达到实用水准。
liuhuanyong_iscas·2019-04-20 20:56

Openbci升级版使用方法

bciduino脑机接口eeg放大器使用方法（微信公众号“航弈智能”，b站“航弈智能”观看测频视频）安装python3，pipinstallpylsl拷贝“openbci升级版放大器资料”文件夹到自己的某个目录中
nvsirgn·2019-04-19 11:42

BERT模型从训练到部署

在下面我将以一个“手机评论的情感分类”为例子，简要说明从训练到部署的全部流程。最终完成后可以使用一个网页进行交互，实时地对输入的评论语句进行分类判
可西哥·2019-04-15 23:03

【snownlp源代码系列】之情感分类朴素贝叶斯原理

聊一聊snownlp源代码中的朴素贝叶斯分类原理一、情感分析任务二、分类原理三、snownlp源码解析四、致谢：建议拿出小本本，写写画画便于理解一、情感分析任务简单来说，给一句话，运用情感分析，判断这句话是积极态度亦或是消极态度，并给出态度的度。（入门阶段我就不研究太高深的啦～）那么要怎么完成这个任务呢？可以分为一下几个阶段（措辞不够专业，主要是为了简单易懂）：训练词典传送门样本分词传送门结果分类
myzmh·2019-04-13 17:25

针对Matlab脑电数据EEG处理、 eeglab工具箱、Neuracle数据采集操作要点事项

Matlab脑电数据EEG处理、eeglab工具箱、Neuracle数据采集操作要点本文为博主针对自己在采集脑电数据、分析处理数据过程中的实际经验总结记录，如有不妥之处请提出修正，内容仅供BCI爱好者参考
cqfdcw·2019-04-08 17:09

机器学习实战二——贝叶斯和朴素贝叶斯

简介：在上一篇博文中，机器学习实战一——朴素贝叶斯中文情感分类模型我们介绍了如何把朴素贝叶斯应用到中文情感的分类上来，以及自然语言处理的简单使用，当然无论从准确性、还是文本的特征处理上来说，做法都相当稚嫩
万无引力 WY·2019-04-04 13:29

Python 自然语言处理笔记（三）—— 朴素贝叶斯分类，情感分析例子

第7节练习朴素贝叶斯情感分类题干Wewanttobuildanaïvebayessentimentclassifierusingadd-1smoothing,asdescribedinthelecture
Dic0k·2019-04-04 13:33

机器学习实战一——朴素贝叶斯中文情感分类模型

简介：考研复试顺利结束，目前正忙于毕业设计——《网络文本数据的爬取与数据分析》，如题，概括的说包括两项任务，一个是爬虫与数据采集，另外一个是进行数据分析。目前爬虫工作全部完成，爬取的内容是豆瓣的电影评论(23000条)，后文我会提供数据下载链接。而对于后者数据的分析，需要做的主要工作是对于评价文本进行情感的分类。也就是积极或者消极。对于其初步实现，初步计划是使用朴素贝叶斯、svm、cnn三种方法来
万无引力 WY·2019-04-02 11:01

基于 CNN 的中文歌词文本情感分类

1、歌词预处理去除无关歌词的句子：比如作曲、作词等分词处理，比如jieba去除停用词2、歌词特征的提取TFIDFword2vec：采用word2vec进行文本特征提取，使用数据集训练word2vec词向量模型，词向量维度设置为300维。3、CNN结构的设计输入层——CNN卷积层——池化层——CNN卷积层——池化层——全连接层4、总结对音乐的句子数目做了统计，以句子为对象，通过word2vec将句子
crazysheng·2019-03-29 14:35

半监督vae用于情感分类的论文汇总阅读：Variational Autoencoder

1.AAAI-2017-VariationalAutoencoderforSemi-SupervisedTextClassification摘要：虽然半监督变分自动编码器(SemiVAE)在图像分类任务中工作,但如果使用vanillaLSTM作为解码器,则在文本分类任务中失败。从强化学习的角度出发,验证了解码器区分不同分类标签的能力是必不可少的。因此,提出了半监督顺序变分自动编码器(SSVAE),
芮芮杰·2019-03-28 23:28

读论文《Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment Distributions》

读论文《Semi-SupervisedRecursiveAutoencodersforPredictingSentimentDistributions》文章主要介绍了使用递归自编码器做句子情感分类的方法
Doit_·2019-03-28 22:57

音频的情感分类

近期，自己的研究方向定了下来，大致为多模态的情感分类，恰逢赶上一个很急的工程。从大佬手里得到一些代码，写下久违的博客，以表尊敬！下面代码是基于原始音频直接进行情感分类的，并没有抽取音频的特征。
Mr_wuliboy·2019-03-12 21:15

BERT_中文情感分类操作及代码

本实验，是用BERT进行中文情感分类，记录了详细操作及完整程序，代码链接，喜欢的话给个star哟(凑不要脸~)本文参考奇点机智的文章，记录自己在运行BERT中的一些操作。
CinKateRen·2019-02-18 11:49

AI Challenger 2018：细粒度用户评论情感分析冠军思路总结

其中“后厂村静静”团队-由毕业于北京大学的程惠阁（现已入职美团点评）单人组队，勇夺“细粒度用户评论情感分类”赛道的冠军。本文系程惠阁对于本次参赛的思路总结和经验分享，希望对大家
青盏·2019-02-06 00:02

论文列表——sentiment analysis

情感分类属于文本分类的一个应用场景，一般都是人（用户）对某些具体事物（商品、事件）表达某些情感。落地场景是很多的。
ZSYGOOOD·2019-01-25 17:35

论文列表——stance detection

stancedetection虽然也属于文本分类，但和基于主题的文本分类、情感分类有些差异，stance的表达是更隐晦的，因此分类难度更大。
ZSYGOOOD·2019-01-25 15:24

AI Challenger 2018：细粒度用户评论情感分类冠军思路总结

其中“后厂村静静”团队-由毕业于北京大学的程惠阁（现已入职美团点评）单人组队，勇夺“细粒度用户评论情感分类”赛道的冠军。本文系程惠阁对于本次参赛的思
美团技术团队·2019-01-25 09:58

SemEval 情感分析主流数据集以及任务介绍

在13年到15年，任务是简单给一个推特文本，然后进行文本情感分类，分为3类（积极、消极、中立），称为任务A；于2015年，在任务和任务中引入了Topic的概念，任务升级为给一
一路狂奔的猪·2019-01-20 23:04

迁移学习+交叉域情感分类 HATN网络

HierarchicalAttentionTransferNetworkforCross-domainSentimentClassificationAAAI-2018杨强大牛之作关键思想1.p-net提取domain-shared特征，使用revgrad结构(domainadaptation论文UnsupervisedDomainAdaptationbyBackpropagation)2.np-n
Adupanfei·2019-01-20 21:39

最强NLP模型BERT可视化学习

2018年是自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域的转折点，一系列深度学习模型在智能问答及情感分类等NLP任务中均取得了最先进的成果。
阿里云云栖号·2019-01-17 10:57

最强NLP模型BERT可视化学习

2018年是自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域的转折点，一系列深度学习模型在智能问答及情感分类等NLP任务中均取得了最先进的成果。
阿里云云栖社区·2019-01-17 00:00

全脑课程里的脑波

这四种脑波构成脑电图（EEG）。脑电图是脑内电波的显示，但脑内电波的电压很小，只有百万分之几伏特。阿尔法脑波的振荡平均为10次/秒。在脑波中阿尔法脑波是第一个被发现的。1908年奥地利医学家汉斯•
Smile福星儿童之家·2019-01-11 22:42

深度学习课程之文本预处理、词袋模型、word2vec、语言模型（1.9）

NLP常见任务自动摘要：媒体需要的头条通过NLP自动提取机器翻译主题识别文本分类（主题分类、情感分类、按照你的需求分类）问答系统聊天机器人：NLP的终极任务NLP处理方法传统：基于规则（去学习语言之间的语法规则
ALuckyPig·2019-01-09 10:34

文本分类在选择机器学习模型时的特征工程

机器学习与深度学习不同，机器学习需要自己构建特征向量，并且不局限于词，这里看到一篇文章讲到一些机器学习构建词向量如下：1.向量空间模型2.LDA的主题词特征提取3.中文多类别情感分类模型中特征选择方法。
一Lu一Qiang·2018-11-28 14:18

如何用 Python 和循环神经网络（RNN）做中文文本分类？

本文为你展示，如何使用fasttext词嵌入预训练模型和循环神经网络（RNN），在Keras深度学习框架上对中文评论信息进行情感分类。疑问回顾一下，之前咱们讲了很多关于中文文本分类的内容。
nkwshuyi·2018-11-21 22:12

【NLP】【八】基于keras与imdb影评数据集做情感分类

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>【一】本文内容综述1.keras使用流程分析（模型搭建、模型保存、模型加载、模型使用、训练过程可视化、模型可视化等）2.利用keras做文本数据预处理【二】环境准备1.数据集下载：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/2.安装Graphviz，keras进行模型可视化时，会用到该组件：http
weixin_34283445·2018-11-21 22:00

RNN，LSTM用于情感分类问题

1、词袋定义和keras自带分词和编码工具词袋定义n-gram:是从一个句子中提取的N个（或更少）连续单词的集合“Thecatsatonthemat.”分解为2-gram：{"The","Thecat","cat","catsat","sat","saton","on","onthe","the","themat","mat"}这样的集合叫做二元语法袋（bag-of-2-grams）note:词袋
程勇*·2018-11-21 20:50

传统机器学习算法解决NLP问题

分类模型：文本分类、意图识别、情感分类LogisticsRegressionBayesModelSVMDecisionTree序列标注模型：分词、词性标注、命名实体标注隐马尔科夫模型（HMM）最大熵模型
dt_lizhen·2018-11-08 15:46

如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？

本文为你展示，如何用10几行Python语句，把Yelp评论数据情感分类效果做到一流水平。疑问在《如何用Python和fast.ai做图像深度迁移学习？》
王树义·2018-11-01 08:11

使用word2vec对微博进行情感分析和分类

首先使用word2vec，将其训练得到词向量作为特征权重，然后根据情感词典和词性的两种特征选择方法筛选出有价值的特征，最后引入SVM训练和预测，最终达到情感分类的目的。
Paulzhao6518·2018-10-03 22:37

NLP情感分析之情感分类

情感分析与情感分类情感分析（sentimentanalysis）是近年来国内外研究的热点，其任务是帮助用户快速获取、整理和分析相关评价信息，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理。
miner_zhu·2018-09-26 15:35

吴恩达序列模型学习笔记--循环神经网络（RNN）

情感分类：将输入的评论句子转换为相应的等级或评分。输入是一个序列，输出则是一个单独的类别。DNA序列分析：找到输入的DNA序列的蛋白质表达的子序列。机器翻译：两种不同语言之
Linias·2018-09-25 11:54

吴恩达《序列模型》课程笔记（1）-- 循环神经网络（RNN）

情感分类：将输入的评论句子转换为相应的等级或评分。输入是一个序列，输出则是一个单独的类别。DNA序列分析：找到输入的DNA序列的蛋白质表达的子序列。机
Linias·2018-09-13 14:19

如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型？

#数据我的一个学生，利用爬虫抓取了大众点评网站上的数万条餐厅评论数据。这些数据在爬取时，包含了丰富的元数据类型。我从中抽取了评论文本和评星（1-5星），用于本文的演示。从这些数据里，我们随机筛选评星为1，2，4，5的，各500条评论数据。一共2000条。为什么只甩下评星数量为3的没有选择？你先思考10秒钟，然后往下看，核对答案。答案是这样的：因为我们只希望对情感做出（正和负）二元分类，4和5星可以
风度翩翩猪肉王子·2018-08-21 20:23

一种基于CNN的自动化提取n-gram feanture的文本分类模型

这篇paper其实就是使用基于CNN的网络来进行文本的情感分类，但是它针对的问题是传统的多层次的CNN网络使用static窗口来进行卷积，每次针对句子中提取n-gram
guoyuhaoaaa·2018-08-19 22:39

中文情感分类（基于CNN）

中文情感分类（基于CNN）先来看看基于CNN的文本分类的原理好多地方都用这个图，所以也用这个来絮叨絮叨。
qq_21157073·2018-08-11 12:28

中文情感分类（基于LSTM）

中文情感分类（基于LSTM）基于LSTM实现中文情感分类，框架在开始的时候使用的是tensorflow，但是不知到为什么，最后网络总是收敛不了，损失几乎不降。
qq_21157073·2018-08-11 11:06

深度学习-循环神经网络（RNN）

循环神经网络-RNN目录情感分类（正面，负面）前向传播和反向传播1、前向传播2、反向传播GRU&LSTM一、GRU(GatedRecurrentUnit)二、LSTM（LongShort-TermMemory
sisteryaya·2018-08-07 18:00

论文笔记《Targeted Aspect-Based Sentiment Analysis via Embedding Commonsense Knowledge into an Attentive》

原文链接本文发表于人工智能领域顶级会议AAAI2018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！
ttv56·2018-07-31 13:20

脑电独立成分分析（independent component analysis）

相比其它成像方法，EEG更为便捷低价，无论是拿erp成分还是做时频分析，提高信噪比始终是EEG分析的重点。
weixin_42750769·2018-07-20 19:11

LSTM情感分类

这篇博客我主要介绍一情感分类的问题，比如我们拿到电影的影评，我们能快速区分是pos,还是neg,本文采用LSTM的网络框架，主要针对英文的评论进行分析。
pursue_Crazy_NLP·2018-07-18 11:50

2017acl---Active Sentiment Domain Adaptation笔记

现存的方法大多都依赖于用源领域训练的情感分类器。但当目标领域与源领域的情感特征存在过于巨大的不同时，情感分类器的性能会显著下降。
芮芮杰·2018-07-12 20:56

阅读文献：Real-time EEG-based emotion monitoring using stable features(2016)

阅读文献：Real-timeEEG-basedemotionmonitoringusingstablefeatures(2016)关键词：EEG·Emotionrecognition·Fractaldimension
Betrayer丶·2018-07-11 15:36

End-to-end 深度学习里面端到端学习的兴起

正面评论：这个拖把很好用负面评论：这个拖把不好用这样正面评论和负面评论就分为情感分类。构建这样一个系统就需要两个组件：1.解析器2.情感分类器1.解析
donkey_1993·2018-07-11 14:21

基于机器学习附加评论的微博情感分类-中英对照

Comments-AttachedChineseMicroblogSentimentClassificationBasedonMachineLearningTechnologyBoYan,BinZhang,HongyiSu,andHongZhengKeyLabofIntelligentInformationTechnology,BeijingInstituteofTechnology,Beijin
michaelzzk·2018-07-06 12:47

EEG的一些东西

C3电极的能量，想象左手比想象右手大。C4电极的能量，想象右手比想象左手大。Snap2.pngmu节律8-14hz10hz为中心beta节律15-30hz20hz为中心
发发不动爱·2018-06-14 22:12

tensorflow1: nn与cnn实现情感分类

0.数据集以及运行环境数据集的地址：情绪分析的数据集，能稍微看懂英文就应该知道如何下载了运行环境：Windows10，IDE：pycharm或者是Linux0.数据预处理"0","1467810369","MonApr0622:19:45PDT2009","NO_QUERY","_TheSpecialOne_","@switchfoothttp://twitpic.com/2y1zl-Awww,t
maybe_fate·2018-06-14 11:55

NLP 语料分类不均衡的解决办法

一、Introduction二、Influence三、别人的解决办法数据层面：算法层面：四、个人的解决办法五、Reference一、Introduction以前在做情感分类问题都是用sst等等，一些经典的语料
毛球饲养员·2018-05-12 14:46

电影文本情感分类

电影文本情感分类Github地址Kaggle地址这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类，主要分为正面评论和负面评论，所以是一个二分类问题，二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯、逻辑回归等，这里挑战之一是文本内容的向量化
cjjwwss·2018-05-11 10:23
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