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文本分类或者情感分析入门可以看看Kim的TextCNN，然后稍微了解一下TextRCNN，长文本分类看一下HAN。如果是做细粒度情感分析，搜索一下“ABSA”这个子领域，有很多很多相关的资料和文章。
例如：栗雨晴等[13]在大规模微博文本的基础上，利用相似度计算的方法对现有的情感词汇知识库进行扩展，构建了一个双语情感词典，采用半监督Gauss混合模型和对称相对熵的K近邻算法实现对微博文本的情感分类计算；Barbosa等[14]在普通文本特征的基础
摘要：20世纪初以来，文本的情感分析在自然语言处理领域成为了研究的热点，吸引了众多学者越来越多的关注。对于中文文本的情感倾向性研究在这样一大环境下也得到了显著的发展。本文主要是基于机器学习方法的中文文本情感分类，主要包括：…
情感信息资源主要有电子商务平台中的网络评论、专业评论网站中的评论、暴于评论文本的情感分析研究论坛的帖子以及博客中的博文等等。.情感挖掘的结果可以帮助用户选择适合自己的产品，提高购物的满意度，同时，也可以帮助商家了解产品的使用情况...
基于社交文本情感分析的数据挖掘研究及应用.学校代码：10200研究生学号：2017102132硕士学位论文基于社交文本情感分析的数据挖掘研究及应用EmotionalanalysisResearchDataMiningBasedSocialtexts作者：陈教授一级学科：电子科学与技术二级学科：电路与系统研究...
文本情感分类是指通过分析文本中的立场、观点、好恶等主观信息，对文本所要表达的情感倾向性做出类别判断。.而所谓的文本情感倾向是指文本所反映的正面的或的倾向性及其情感倾向强度。.目前分类目前广泛应用于电影评论、产品质量与服务评价...
基于传统的机器学习方法的情感分析一般是提取文本中的特征例如词频，tf-idf，信息增益，chi统计量，文档频率等特征进行训练，然后对新的文本提取特征进行预测。.常用的机器学习方法有朴素贝叶斯方法，SVM(支持向量机)，GDBT，逻辑斯的回归，K近邻等...
硕士论文开题报告—《基于文本分类技术的文本情感倾向性研究》摘要第1-5页Abstract第5-7页目录第7-9页图表目录第9-10页1引言第10-13页·研究背景及意义
面对大数据时代消费者评价的海量信息，为了识别消费者评价信息的情感倾向，及时掌握消费者的评价信息反馈，采用K-近邻（KNN）算法对消费者评价信息进行情感分类，但是该算法在文本分类过程中因文本特征向量的维度高，使得算法的时间复杂度和空间复杂度较高，计算的开销很大。
文本情感分析数据大量存在领域相关性和样本选择偏置的问题,影响了最优分类模型的构建。为此,本文从构建符合测试数据分布的训练数据集的角度出发,分别研究了基于k近邻的实例迁移学习方法、基于分类器迭代选择的实例迁移学习方法和基于高斯过程...
文本分类或者情感分析入门可以看看Kim的TextCNN，然后稍微了解一下TextRCNN，长文本分类看一下HAN。如果是做细粒度情感分析，搜索一下“ABSA”这个子领域，有很多很多相关的资料和文章。
例如：栗雨晴等[13]在大规模微博文本的基础上，利用相似度计算的方法对现有的情感词汇知识库进行扩展，构建了一个双语情感词典，采用半监督Gauss混合模型和对称相对熵的K近邻算法实现对微博文本的情感分类计算；Barbosa等[14]在普通文本特征的基础
摘要：20世纪初以来，文本的情感分析在自然语言处理领域成为了研究的热点，吸引了众多学者越来越多的关注。对于中文文本的情感倾向性研究在这样一大环境下也得到了显著的发展。本文主要是基于机器学习方法的中文文本情感分类，主要包括：…
情感信息资源主要有电子商务平台中的网络评论、专业评论网站中的评论、暴于评论文本的情感分析研究论坛的帖子以及博客中的博文等等。.情感挖掘的结果可以帮助用户选择适合自己的产品，提高购物的满意度，同时，也可以帮助商家了解产品的使用情况...
基于社交文本情感分析的数据挖掘研究及应用.学校代码：10200研究生学号：2017102132硕士学位论文基于社交文本情感分析的数据挖掘研究及应用EmotionalanalysisResearchDataMiningBasedSocialtexts作者：陈教授一级学科：电子科学与技术二级学科：电路与系统研究...
文本情感分类是指通过分析文本中的立场、观点、好恶等主观信息，对文本所要表达的情感倾向性做出类别判断。.而所谓的文本情感倾向是指文本所反映的正面的或的倾向性及其情感倾向强度。.目前分类目前广泛应用于电影评论、产品质量与服务评价...
基于传统的机器学习方法的情感分析一般是提取文本中的特征例如词频，tf-idf，信息增益，chi统计量，文档频率等特征进行训练，然后对新的文本提取特征进行预测。.常用的机器学习方法有朴素贝叶斯方法，SVM(支持向量机)，GDBT，逻辑斯的回归，K近邻等...
硕士论文开题报告—《基于文本分类技术的文本情感倾向性研究》摘要第1-5页Abstract第5-7页目录第7-9页图表目录第9-10页1引言第10-13页·研究背景及意义
面对大数据时代消费者评价的海量信息，为了识别消费者评价信息的情感倾向，及时掌握消费者的评价信息反馈，采用K-近邻（KNN）算法对消费者评价信息进行情感分类，但是该算法在文本分类过程中因文本特征向量的维度高，使得算法的时间复杂度和空间复杂度较高，计算的开销很大。
文本情感分析数据大量存在领域相关性和样本选择偏置的问题,影响了最优分类模型的构建。为此,本文从构建符合测试数据分布的训练数据集的角度出发,分别研究了基于k近邻的实例迁移学习方法、基于分类器迭代选择的实例迁移学习方法和基于高斯过程...
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