构建语音情感库

为了合成表达说话人情感状态的语音，研究者提出了一种基于情感基音模板的合成方法。该方法构建了高兴、愤怒、悲伤和中立四种情感的韵母基音模板库和声调模型。通过对语音库中情感语音韵律特征参数的统计分析，利用基音同步叠加算法（PSOLA）合成带有情感色彩的语音。合成以音节为单位，根据情感特征参数的统计分析结果调节合成语音的韵律特征，从而合成各种情感的语音。仿真实验结果表明，使用情感基音模板合成的语音能够表达目标情感，通过韵律参数调节，可以合成更理想的情感语音。该方法可用于增强语音合成系统的表现力。

基于Python的民宿评论情感分析平台 本项目融合大数据技术、网络爬虫、前后端开发以及MySQL数据库等知识，实现对民宿评论数据进行情感分析，并将结果以可视化大屏的形式呈现。 核心功能 数据采集：利用网络爬虫技术，自动采集各大民宿平台的评论数据。 情感分析：基于自然语言处理技术，对评论文本进行情感倾向分析，识别用户的情感态度（正面、负面、中性）。 数据存储：将采集到的评论数据和分析结果存储于MySQL数据库，方便后续查询和分析。 可视化展示：通过前端技术，将情感分析结果以图表、图形等形式展示在大屏上，直观地展现用户对民宿的评价情况。 技术栈 编程语言: Python 数据分析: Pand

中文情感词典是 NLP 领域的宝贵资源，对于情感有。它将大量的词汇与情感标签（如正面、负面、中性）进行关联，简化了情感分类的工作。你可以用它来社交媒体、产品评论等文本，企业了解用户情绪，制定更精准的营销策略。情感背后的技术不止停留在词典层面，还结合了机器学习、深度学习和语义，准确度更高。如果你做情感相关工作，中文情感词典无疑是个有用的工具。 此外，词典中的情感分类也挺细致的，不仅包括基本的积极、消极和中性分类，还可以涉及到更细化的情感如爱、恨、喜等。与深度学习模型结合使用时，可以提高情感识别的准确性。实际操作时，还得注意上下文、词义的多义性和修辞手法等因素，这样结果才会更接近真实情感。如果你打

该语料库包含大量酒店评论文本，并根据情感倾向标注为正面 (pos) 或负面 (neg) 两类，以 CSV 格式提供训练集和测试集，适用于情感分析模型的训练与评估。

中文情感里的情感词汇库资源，极值表算是比较实用的一类。基于词典的方法情感，不需要大量训练数据，直接就能上手。而且它还结合了像知网 Hownet和NTUSD这类成熟词典，覆盖面挺广，词性也得比较细。你想要快速跑个评论分类、微博倾向判断，用它省事多了。词语、句子、段落级都能用，灵活性蛮高，像你要电影评论、产品评价，直接扩展出行业词典就更精了，提升还挺。哈工大的《同义词词林》也能用，拓展词表的覆盖率。而且你看它结合MySQL结构，还有一堆相关优化资源，比如数据库里的同义词设计、视图应用，配合起来效率也不错。链接也一应俱全，情感的词典汇总、情感词优化代码这些都能直接上手。如果你正在做中文文本的情感，尤

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

想对评论做情感？pysentiment库帮你搞定！它通过 API 将评论文本转换为情感评分，输出结果清晰，适合各种项目。只需要准备好文本数据，就能轻松生成情感结果，甚至生成对应的表格。对于想做数据挖掘或者评论的小伙伴来说，这个工具真是个宝。例如，你可以拿微博的评论、酒店的评价、甚至电影评论数据，它们的情感极性。操作上也直观，只要引入pysentiment库，调用相关方法，就能快速上手。需要注意的是，pysentiment的是基于词典的，对一些领域特定的词汇反应不够灵敏，所以还需要根据实际情况调优。如果你做评论、舆情监测等，pysentiment库绝对能提高你的工作效率，推荐试试看！

中文文本里的情感分类，说白了就是判断一句话是褒义还是贬义。正面情感词语这份资源用起来挺方便的，词覆盖面也比较广。常见的褒义词像“赞美”、“优秀”、“贴心”这些都囊括了，适合你做关键词提取或情感打分模型。 情感模型的效果，大程度上就看你词库靠不靠谱。这个正面词库是配套的，跟负面情感词、极值表那些能一起搭着用，效果更稳定。如果你用的是朴素贝叶斯、TF-IDF 这类传统模型，那更要配一个干净的词表。 哦对了，除了词语本身，还有不少相关资源我觉得也值得收藏，比如中文情感词库（含极值表）和大连理工大学的情感本体库，对标注和分类都蛮有参考价值。你可以点下面链接去看看，资源都可以直接下载： 中文情感词库（含

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。