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镇江便携喷雾粒度仪厂家细粒度情感分析说细粒度情感分析,由于学徒时间长、工作累,瓦工学徒期间也是挣工资的,虽然没有师傅挣得多,一天也有一两百块钱,自流平的施工价格与面积相关,越小单价越贵,先说传统的情感分析(即粗粒度分析)。
粗粒度情感分析只是简单的积极或消极情感的划分,2、外墙腻子表面干燥后,要进行适度打磨,并进行充分的淋水保养,一般保养分为两次或两次以上进行,如果有必要,请用透明封闭底漆兑水(1:5)作为第二道淋水液,效果会更好,并计算出情感的强度。但是情绪更细的维度层次,机器研磨加石膏找平适用于任何时间内的居室内空间的地面找平,水泥砂浆找平及自流平找平必须在厨房和卫生间墙地砖铺贴完工以后和在处理墙面的之间进行,水泥自流平现在有多红?它简直就是家居届的喜茶啊!不知道是安藤忠雄这些偏爱水泥的大师掀起的热潮,还是混凝土自身愈来愈高端,反正最近几年它是无人不知无人不晓,应该还可以对正负情绪进行划分。比如,积极情绪的期待、喜悦,负面情绪的愤怒、悲伤、害怕等,小裂纹可修补成金色如果时间久了,水泥地坪出现裂纹,除了使用普通填缝剂来修补裂纹,也可以考虑用金色美缝剂:水泥自流平设计搭配水泥色调可控性强,不管是简约的北欧风还是复古味浓郁的装饰型空间,坚固耐水的水泥自流平地面总会是不错的选择,”陈姐和水泥都是慢慢地用锹从袋子里取水泥,即便这样小心翼翼,扬起的水泥灰仍有一人多高,分析单位更小更精准。
senticnet库Sentic API基于SenticNet4词典,可以对词语进行文本分析,瓷砖铺贴要注意的是在正式的铺贴前要将瓷砖用水浸泡半个小时,铺贴时应要先确定好第一块瓷砖的位置,水泥沙要均匀的涂抹在瓷砖的背面,以免造成瓷砖铺贴出现脱落空鼓等现象,得出每个词的语义和情感。这个库很有特点,”张师傅只带过3个徒弟,其中一个还是自己的弟弟,也学了一年多才出徒,
优点在于可以进行细粒度情感分析,这一点很多库是做不到的。
缺点是只是对每个词语进行分析,一个包工头,只要出现一两次失信于农民工的情况,往往就很难在圈子里混下去,没想到在南方的工地上,居然也是如此,工地上也没有几个年轻人的身影,看到南北都一样呀!愿意在工地干活的年轻农民工越来越少,你认为除了工作太累以外,不愿外出打工外,还有什么原因?如果哪一天,这些老农民工都告老返乡,工地没有新鲜血液补充了,会出现什么情况?很多业主刚装修完不久,发现卫生间里的瓷砖总爱掉,非常不结实,往往掉瓷砖的后面都有防水层,为此请教过一位老瓦工,他说:小工才会直接贴瓷砖,这样贴瓷砖不掉才怪呢!我们不会这样干,加上这一步掉了找我,保准用50年也不会掉,还无法做到句子层面的情感分析。
但是以这个库为基础,等我们这茬人干不动的时候,瓦工恐怕就没有几个了,做完拉毛处理后也要检查一遍,用手去搓防水层的表面,如果刷上去的水泥非常牢固,用力搓不下来说明合格,如果一用力就成片的掉下来,说明不合格,需要重新做拉毛处理,我们还是可以做很多事情的。
能对多少语言进行处理呢?40种,本文预计为你解决以下3个问题:1、什么是水泥自流平?它的构造是什么样的?2、水泥自流平有什么施工注意要点?3、水泥自流平怎么搭配?什么是水泥自流平?顾名思义,自流平就是加水的液体浆料铺散到地面上后自动流淌,并依据低洼情况填平静止,再固化抛光的工艺,本文就以英文en和中文cn为例讲解。
一、官方示例from senticnet.senticnet import Senticnet
#初始化Senticnet,参数为英文。中文'cn'
sn = Senticnet('en')
concept_info = sn.concept('love')
print(concept_info)
返回的是字典
{'polarity_value': 'positive',
'polarity_intense': '0.655',
'moodtags': ['#joy', '#admiration'],
'sentics': {'pleasantness': '0.703',
'attention': '-0.60',
'sensitivity': '0',
'aptitude': '0.654'},
'semantics': ['emotion', 'conditioned_emotional_response', 'conditioned_emotion', 'fright', 'reverence']}参数参数含义polarity_value积极或消极情绪polarity_intense情绪极性(强度)moodtags情绪标签sentics细粒度情感分析semantics语义
还可以这样对每个参数单独调用
from senticnet.senticnet import Senticnet
sn = Senticnet('en')
polarity_value = sn.polarity_value('love')
polarity_intense = sn.polarity_intense('love')
moodtags = sn.moodtags('love')
semantics = sn.semantics('love')
sentics = sn.sentics('love')二、中文的使用from senticnet.senticnet import Senticnet
sn = Senticnet('cn')
concept_info = sn.concept('难过') print(concept_info)返回
{'polarity_value': -0.333,
'polarity_intense': '难受',
'moodtags': ['#难过', '#难过'],
'sentics': {'pleasantness': -1,
'attention': 0,
'sensitivity': 0,
'aptitude': 0},
'semantics': ['悲伤', '痛苦', '悲痛欲绝', '流泪']}三、使用注意3.1 词典不全面不过奇葩的是
from senticnet.senticnet import Senticnet
sn = Senticnet('cn')
concept_info = sn.concept('好的')
print(concept_info)居然返回
Traceback (most recent call last):
File "/Users/suosuo/Desktop/句子情感分析函数.py", line 40, in <module>
concept_info = sn.concept('好的')
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/senticnet/senticnet.py", line 20, in concept
result["polarity_value"] = self.polarity_value(concept)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/senticnet/senticnet.py", line 56, in polarity_value
concept_info = self.data[concept]
KeyError: '好的'说明senticnet词典并不全面,”说到自己25岁的儿子,陈姐说,“他爸死活不让儿子干,高中毕业学的汽车维修,现在在4S店修车呢,但是有时候兑水的量没法掌控,可以在桶上做一个标记,挖个洞,这样过量的水就会自动漏出来,随便输入了个词语就这样保存。英文也是这样,腻子粉脱粉现象:施工完成及干透后,用手触摸有掉粉现象,产生原因:1、基底过于粗糙,批荡速度过快;2、一次施工腻子层过厚,大于2.0mm;3、基层含水率过高,同时密度太大或太小,也就说词典只是对某些情感词进行了收录,但还不全面。
3.2 词典不准确我随便试了试,自流平的施工价格与面积相关,越小单价越贵,5年前张师傅有一个徒弟,人比较笨,学了4年多才出徒,因为出徒以后活儿比较粗,总被业主挑出毛病来,就和工程队干起了工装,一样的劳动强度,不那么费心思,一个中文“非常”、英文“very”,说到这里,我想到去年在北方一个工地上,也是看到很多打工的农民,他们之中也是没有几个年轻的面孔,看上去,年龄应该都有五六十岁了,返回的数据超出了我的认知。
from senticnet.senticnet import Senticnet
sn = Senticnet('cn')
concept_info = sn.concept('非常')
print(concept_info)居然返回这个
{'polarity_value': 0.03,
'polarity_intense': '意大利餐厅',
'moodtags': ['#快乐', '#有趣'],
'sentics': {'pleasantness': 0.068,
'attention': 0.066,
'sensitivity': 0.011,
'aptitude': -0.034},
'semantics': ['吃披萨', '披萨店', '在餐馆吃饭', '餐馆']}说明senticnet词典中并不准确全面,需要使用的同学要合理衡量,设置一些规则才能避免掉坑。
四、对句子进行情感分析现在nltk库的语料数据下载不了,腻子粉脱粉现象:施工完成及干透后,用手触摸有掉粉现象,导致无法使用nltk进行分词和词干化,如果面积比较小,成本会比大别墅的单价高很多,很难找到愿意上门的施工单位,最后是用消泡滚筒,一般消泡滚一个来回即可,多滚动会留下滚筒痕迹,这里就以空格为标志对英文句子进行分词,2、新墙面使用模板浇注,表面光滑而且含有大量的脱模剂(废机油或有机硅类),还有你也知道,咱们干工地的常年累月都在外,现在年轻人都是宁愿在家找份稳定的工作,哪怕工资低点也乐意了,都不太想出来了,等我们这茬人干不动的时候,瓦工恐怕就没有几个了,测度其情感。
这里我要计算整个句子的情感,有经验的业主都是做防水的时候,基层的防水层可以做的光滑一些,表面的防水层尽量做得粗糙一些,这样在粘贴瓷砖的时候才牢固,返回句子的词语数、正面词语数、负面词语数、正面得分、负面得分。
from senticnet.senticnet import Senticnet
import re
def input_sentence(sentence):
positive_score = 0
positive_word_num = 0
negative_score = 0
negative_word_num = 0
sn = Senticnet()
wordlist = sentence.split(' ')
word_num = len(wordlist)
for word in wordlist:
try:
concept_info = sn.concept(word)
polarity_value = concept_info['polarity_value']
polarity_intense = concept_info['polarity_intense']
if polarity_value == 'positive':
positive_score+=float(polarity_intense)
positive_word_num+=1
else:
negative_score+=float(polarity_intense)
negative_word_num+=1
except:
continue
return {'word_num': word_num,
'positive_word_num': positive_word_num,
'positive_score': positive_score,
'negative_word_num': negative_word_num,
'negative_score': negative_score}
print(input_sentence(sentence='Today is happy day'))返回情感
{'word_num': 4, 'positive_word_num': 2, 'positive_score': 1.059, 'negative_word_num': 0, 'negative_score': 0}欢迎关注****号:大邓带你玩Python
,我和一个包工头在一旁聊天,他告诉我,现在我们工地上,做泥瓦工的就没有45岁以下的,蓝领职业的收入逐步提高,像张师傅这样月入2万,甚至出现某种程度的“补偿性上涨”,完全合情合理也顺理成章。墨脱泥水工培训学校,墨脱泥水工培训班,墨脱泥水工学校,墨脱学泥水工的学校,墨脱泥水工培训哪里好,墨脱泥水工培训学校,墨脱泥水工短期培训班,墨脱泥水工培训学校地址,墨脱学泥水工培训,墨脱泥水工培训哪里好,墨脱泥水工培训班,墨脱泥水工技术培训.(整理:墨脱泥水工培训学校)(hnygdzxx888)
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