May, 2024

使用机器学习和自然语言处理方法进行情感分析中 Reddit 评论的性能评估

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TL;DR使用 GoEmotions 数据集评估情感分析模型的效能并扩展研究范围，发现 RoBERTa 模型在细粒度情感分类任务上表现出色，推动了情感分析能力的发展。
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发现论文，激发创造
  • 课程评论的意见挖掘和主题分类的深度学习

    本文旨在利用机器学习的方法来分析学生的课程反馈，使用自然语言处理的技术和嵌入式词和深度神经网络等现代方法，使用 RoBERTa 模型获得 95.5% 的准确率和 84.7% 的 F1-macro，提供给大学和课程提供商以一个使用 NLP 模型自我评估和改进的指导。

    Apr, 2023

  • 多源社交媒体情感分析的比较研究

    本文使用多种技术，如基于词典的、机器学习和深度学习方法，对社交媒体上的评论数据进行情感分析，并提供了比较分析结果。在本研究中，我们使用了来自 Twitter、Reddit 等社交网络网站的评论等多源数据集。选择了朴素贝叶斯机器学习算法、TextBlob 词典方法和 LSTM 深度学习算法。

    Dec, 2022

  • 使用自然语言处理和不同机器学习技术进行情感分析在美国航空公司 Twitter 数据上的比较研究

    本文介绍了两种自然语言处理技术（词袋和 TF-IDF）以及各种机器学习分类算法（支持向量机，逻辑回归，多项式朴素贝叶斯，随机森林）来分析大型，不平衡和多类数据集上的情感分析。最佳方法使用支持向量机和逻辑回归的词袋技术提供 77％的准确性。

    Oct, 2021

  • 利用心理语言学特征和 Transformer 提升基于文本的情感检测的泛化能力

    本文采用基于转换器模型和双向 LSTM 网络的方法，结合心理语言学特征进行基于文本的情感检测，在两个基准数据集中表现出可比性，在六个统一情感数据集的迁移学习实验中表现出强大的跨领域泛化功能。

    Dec, 2022

  • 通过转移学习的自然语言处理研究：情感分析实证研究

    通过预训练的 BERT 模型实现传递学习来增加情感分类的准确性，虽然结果完全正确，但仍需要进一步研究来验证模型的泛化能力。

    Nov, 2023

  • 基于深度学习的 BERT 模型在情感分析中的应用研究

    本研究论文探讨了深度学习技术（尤其是 BERT 模型）在情感分析中的应用，介绍了情感分析的基本概念和深度学习方法的应用。通过详细的解释，阐明了 BERT 模型在情感分析中的应用效果和优化策略，并通过实验证实了这一点。实验结果表明 BERT 模型在情感分析任务中表现出强大的性能，经过微调后得到了显著的提升。最后，该论文总结了 BERT 模型在情感分析中的潜在应用和未来研究方向，以及实际实施的建议。

    Mar, 2024

  • 情感分析图书馆的比较分析

    本研究旨在比较不同机器学习方法下的图书馆，并探讨了自然语言处理领域对文本变化的情感分析。研究使用了多种合作方法来分类情感极性，并对使用的库进行了讨论。研究采用了多种机器学习模型和四个评估指标，得出 BERT 转换器方法在情感分析中具有较高准确度。

    Jul, 2023

  • GoEmotions：一份包含细致情绪的数据集

    介绍了 GoEmotions，这是目前最大的手动标注的数据集之一，其中包含 58k 英文 Reddit 评论，并将其标记为 27 种情感类别或中性。通过传递学习实验，证明了该数据集具有良好的泛化性能，BERT-based 情感检测模型取得了.46 的平均 F1 分数。

    May, 2020

  • 大语言模型时代的情感分析：现实检验

    本文讨论了大型语言模型在情感分析任务中的有效性，对 13 项不同的任务进行了评估，在简单任务中表现良好，但在涉及更深层次理解和结构化情感信息方面仍有待提高；然而，在资源有限的情况下，大型语言模型表现出色，提供了潜在可能性。该研究提出了一个新的基准评估框架 SentiEval。

    May, 2023

  • 社交媒体帖子的情绪检测

    研究使用传统机器学习技术和深度神经网络模型在社交媒体文本数据中识别情绪，并构建一个双向长短记忆神经网络（BiLSTM）和双向门循环单元（BiGRU）的集成模型，其中 BiGRU 模型表现最佳，准确率达 87.53％。此结果将有助于开发一个可视化情绪波动的决策工具。

    Feb, 2023