情感分析

本方案专为金融投资者和对实时资讯有高度要求的用户设计，旨在帮助您在瞬息万变的市场中抢占先机。我们通过强大的实时爬虫技术，为您聚合海量新闻，并利用尖端的大模型进行深度情感分析，助您迅速洞察市场情绪与公众舆论。与常规方案相比，我们的核心优势在于情感分析模型经过金融领域的专项微调，解读更精准。最终，所有关键信息将通过遵循 Material 2 设计规范的现代化网页界面清晰呈现，为您带来简洁直观、操作流畅的极致体验。

SiameseAOE通用属性情感抽取介绍 SiameseAOE通用信息抽取模型，基于提示（Prompt）+文本（Text）的构建思路，利用指针网络（Pointer Network）实现片段抽取（Spa

情感分类模型 本模型是针对实际场景中常见的社交媒体文本情感分析需求所提供的一个模型。模型使用TweetEval社交媒体情感分析文本数据，在BERT预训练模型上进行微调，贴合下游社交媒体领域的情感分类能

该项目聚焦于大数据挖掘与社交媒体情绪分析领域，借助Python的数据挖掘技术和自然语言处理（NLP）工具，对海量推特数据进行了深度挖掘与精细解析。首先，项目运用爬虫技术获取大量推文数据，并对其进行清洗、预处理和结构化存储；随后，通过情感分析模型，从文本中抽取出用户的情绪倾向，如积极、消极或中立态度，并揭示其随时间、话题变化的趋势。 在此过程中，项目不仅绘制了反映推文情感分布的时间序列图，还采用了词云、热力图等多种可视化方式，直观展现了热点话题的情感色彩及关键词频次，从而为理解公众对特定事件或议题的社会情绪动态提供有力依据，同时也验证了数据挖掘与情感分析技术在社交媒体舆情监控中的强大功能与应用价值。

项目描述：将采集到的数据进行可视化，报表化处理，使得用户可以直观的对新闻数据进行分类和分析，实时掌握网上热点评论、区域新闻、境外新闻、论坛新帖等，对网络媒体点击率和评论数排行榜实时了解，通过舆情预警，将重要舆情分类配置，掌握舆情动态。 责任描述：后端项目搭建，相关功能开发，项目部署 开发环境：mysql、java、vue 开发工具：eclipse、SQLyog、Xshell

众所周知，深度神经网络在自然语言处理中常常面临各种类型的对抗攻击，尤其是针对单词级别的攻击。 近年来，研究者们针对词级攻击提出了多种防御策略，但大部分策略主要关注同义词替换这一类型的攻击。然而，词级攻击并不局限于同义词替换。 为了更全面地应对词级对抗攻击，本文提出了一种基于语义联想场的文本嵌入方法。 具体而言，我们首先分析了人类能够识别并理解经过扰动的文本对抗样本的关键原因，发现两个关键点： 1）原始单词与被扰动的单词之间存在一定的语义联系； 2）这种联系使得人类能够通过联想推断出原始单词。 基于以上观察，我们引入了语义联想场的概念，并提出了一种新的防御方法。该方法通过构建一个鲁棒的词嵌入空间来计算词向量。 具体来说，我们将相关的词向量与势函数和加权嵌入采样相结合，以模拟同一语义场中词之间的语义影响。 本文进行了全面的实验，验证了所提出的方法在各种对抗性攻击和原始测试集下，相较于基线防御方法具有更高的精度。 此外，该方法具有通用性，与模型结构无关，且几乎不影响训练效率。

主要功能：是让用户能够浏览网页评论，并通过采用情感分析系统对评论数据进行情感倾向分析，将分析结果反馈给用户界面展示，以便用户能够直观地了解该商品在用户体验过程中出现的问题。根据展示的问题，用户可以做出更明智的决策。 系统设计：构建LSTM网络模型，采用keras提供的LSTM层构造和训练一个多对一的RNN模型，网络的输入是一句话，输出是该商品评论的正负导向，最后将分析结果呈现给用户。

项目分为爬虫、Ui界面设计、情感分析，由我个人独立制作。对于使用者，可以对酷我音乐实现爬取，ui界面上实现可视化对爬取的音乐进行播放，情感分析是对音乐的评论进行爬取后进行文本分析，属于数据挖掘的一种。难点在于ui界面和爬虫代码的交汇，查询交互方法后解决。

1、技术层面：从数据节点的获取、股票舆情爬虫脚本的编写，到情感分析模型的构建，再到实时监控系统平台的搭建，最后通过云部署上线，一整条流水线独立实施完成。 2、应用层面：该平台设计简洁美观，除了能够实时监控股票，还能对股票舆情做出情感识别和统计，提供给多用户使用，指引用户在进入股票市场前需要先学会观察舆论。