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semeval2013:来自 SemEval2013 极性消歧任务的代码
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2021-05-31
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semeval2013 来自 SemEval2013 极性消歧任务的代码 这是我提交给 Semeval 2013 Task2 的分类系统的源代码。 任务是: 任务 A:“给定包含单词或短语的标记实例的消息,确定该实例在该上下文中是积极的、消极的还是中性的。将提供标记实例的边界,即,这是分类任务,而不是实体识别任务。” 任务乙: “给定一条消息,决定该消息是正面、负面还是中性情绪。对于同时传达正面和负面情绪的消息,应选择更强烈的情绪。” 我们的意见书(我在Richard Wicentowski(Swat CS)的指导下工作,致力于通过估计不同alpha水平(其中alpha P(正)-P(负))的准确性来组合多个基于特征的niave贝叶斯分类器。结合来自每个分类器的投票以生成更准确的极性预测。 该论文发表在 SemEval2013 Volume 2 ( )
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semeval2013-master.zip (32个子文件)
semeval2013-master
.gitignore 80B
evaluation
__init__.py 0B
analyze_tweets.py 7KB
evaluate_classifiers.py 5KB
votes
__init__.py 0B
vote.py 5KB
confidence_vote.py 4KB
__init__.py 0B
tweet.py 634B
utils
__init__.py 0B
utils.py 2KB
dircheck.py 759B
new_download_tweets.py 2KB
README.md 1KB
classifiers
tweet_features.py 15KB
__init__.py 0B
repeat_classify.py 2KB
model_classify.py 912B
context_classify.py 3KB
length_classify.py 917B
postag_classify.py 986B
weib_classify.py 1KB
classify.py 9KB
ngram_classify.py 4KB
emoticon_classify.py 1KB
instance.py 1KB
data_prep
make_tweets.py 3KB
__init__.py 0B
polarity.py 10KB
prepare_data.py 10KB
parse_emot_tweets.py 5KB
main.py 12KB
共 32 条
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锦宣
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