情感词汇

该资源适用于中文文本情感分析与分类任务，内含输入输出数据。

CAD英汉词汇对照 | 英文 | 中文 | 英文 | 中文 ||------------------|--------------|----------------|---------------|| 2D Solid | 二维实体/二维实面 | 3D Array | 三维阵列 || 2D Wireframe | 二维线框 | 3D Dynamic View | 三维动态观察/三维动态检视 || 3D Objects | 三维物体/三维物件 | 3D Orbit | 三维轨道/三维动态/三维动态观察 || 3D Studio 3D Viewpoint| 三维视点/三维检视点 | 3Dpoly | 三维多段线/三维聚合线 || 3dsin | 3DS输入/3D实体汇入 | 3dsout | 3DS输出/3D实体汇出 || Abort | 放弃/中断 | Absolute Coordinates | 绝对坐标/绝对座标 || Abut | 邻接/相邻 | Accelerator Key | 加速键/快速键 || Access | 获取/存取 | Acisin | ACIS输入/ACIS汇入 || Acisout | ACIS输出/ACIS汇出 | Action | 操作/动作 || Active | 活动的/作用中 | Adaptive Sampling | 自适应采样/最适取样 || Add | 添加/加入 | Add a Printer | 添加打印机/新增印表机 || Add mode | 添加模式 | | |

在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一项重要任务，涉及对文本进行分析，提取其中的情感色彩，如正面、负面或中性情绪。本项目名为“根据情感词进行分析《文本情感分析代码》”，其核心目标是利用特定的算法和技术来进行分词和分句处理，并对词汇和句子进行情感评分。分词是情感分析的第一步，依赖于词典和统计模型，如jieba分词库、HMM和CRF等机器学习方法。分句使用NLTK中的PunktSentenceTokenizer和结巴分词的句子切分功能。情感词典如SentiWordNet、AFINN和SnowNLP用于快速打分，计算情感词的频率和情感强度。情感评分基于词典匹配和词权重加权求和，利用词向量和预训练模型捕获语境含义，提高评分准确性。情感极性判断可能涉及SVM、朴素贝叶斯、CNN和LSTM等算法，实现对情感强度和方向的分类。

这份包含1254个中文负面情感词语的资源，来源于微博，适用于情感分析等研究领域。

构建原则： 真实性：从日常语料中采集，保证真实性。 交互性：选择人们常用的语句，贴近真实情感。 连续性：选择情感转移多样的语料。 丰富性：利用表情、肢体等方式模拟情感，创造情感氛围。 语料来源： 筛选自然情感语料：从日常生活对话、影视作品等获取。 模拟情感语料：由专业播音员按照要求模拟情感。 诱导情感语料：通过制造情感氛围，引导说话人自然表达情感。

在技术领域，情感分析是一项重要的自然语言处理任务，涉及对文本情感倾向的判断，如积极、消极或中性。关注利用支持向量机（SVM）算法对微博评论进行情感分类，详细介绍了SVM及其在Python环境中的实现过程。SVM是监督学习模型，广泛用于分类和回归分析。在情感分析中，SVM通过最优超平面将不同情感类别的文本分隔，最大化样本间的间隔以实现最佳分类效果。其优势在于处理高维非线性问题，通过核函数映射转换数据至可线性分离形式。Python中，使用Scikit-learn库实现SVM，包括文本预处理（如去除停用词、标点、词干提取或词形还原）及数据转换（如TF-IDF或词袋模型）。分为训练集和测试集，训练SVM模型，并评估性能。示例代码如下：from sklearn.svm import SVC from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer() X_train_tfidf, X_test_tfidf, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) svm_classifier = SVC(kernel='rbf', C=1) svm_classifier.fit(X_train_tfidf, y_train)。

六级高频词汇： 1. abnormal (a. 不正常的)例句：我认为我很正常，是你 abnormal！ 2. abolish (v. 废除)例句：大学英语四级考试应该被 abolish! 这只是一个白日梦的想法。 3. abrupt (a. 突然的，唐突的)例句：你 abrupt 的举止让她感到尴尬！ 4. absurd (a. 荒唐的)例句：真是个 absurd 的想法！ 5. accessory (n. 附件，零件)例句：手提包、口红等是女性的 accessories。男性的呢？领带、打火机和一个精致的钱包。

包含了考博词汇10000条目的Excel版本，涵盖了从abate到acidosis的各种单词及其详细释义。

abolish[E'bRliF]vt.废除，取消absolve[Eb'zRlv]vt.赦免；解除(责任等)abstract['AbstrAkt]vt.摘要；提练；adj.抽象的abuse[E'bju:z, E'bju:s]vt.滥用；虐待n.滥用accelerate[Ak'selEreit]vt.加速进行；迫使accentuate[Ak'sentFueit]v.重读，强调access['Akses]vt.进入权；n.许多；接近acclaim[E'kleim]n.喝采,欢呼,称赞accommodate[E'kRmEdeit]vt.供应；容纳accompany[E'kQmpEni]vt.伴随accomplice[E'kRmplis]n.从犯account[E'kaunt]n.原因；解释；户头；帐目accumulate[E'kju:mjuleit]vt.积聚accuse[E'kju:z]vt.控告；归咎acid['Asid]n.酸acquisitive[E'kwizitiv]adj.贪得无厌的;可获得的acquit[E'kwit]vt.宣告无罪acrid['Akrid]adj.辛辣的acrimony['AkrEmEuni]n.刻薄acute[E'kju:t]adj.敏锐的；急性的（疾病）； adamant['AdEmEnt]adj.坚定不移的adapt[E'dApt]vt.(使)适应

Aspect Based Sentiment Analysis任务是为多个方面的潜在长文本分类情感。关键思想是构建一个现代化的NLP工具包，支持解释模型预测。近似的决策解释帮助您推断预测的可靠性。该工具包独立、可扩展，并可根据您的需求自由扩展。我们在文章中总结了这些想法。