如何用数据中台,做一套关于明星的舆情分析系统?

??功能：识别公众对明星的情感态度和关键关注点。??实现：使用BERT、GPT等NLP模型分析情绪倾向，同时使用TF-IDF、LDA模型提取明星相关的核心词汇和热点话题。3.3舆情发展趋势预测??功能：预测明星舆情趋势的上升或下降，识别可能出现的舆情危机。??实现：通过时间序列分析或LSTM等模型，分析历史情绪数据和事件，...

如何做好大数据舆情分析?

回归分析与预测：应用ARIMA、LSTM等模型对未来一段时间内的舆情走势做出估计，预测连续型目标变量（如关注度指数）的变化情况。四、实践应用品牌管理：通过大数据舆情分析，了解公众对品牌的看法和评价，及时调整品牌策略和形象，有效应对负面舆情。危机公关：在危机事件发生时，迅速掌握公众的反应和需求，制定应对措施，减...

追问weekly | 过去一周,AI领域有哪些新突破?|算法|原理|智能体|大...

EaaS不仅能识别和分析情绪,还能模拟、影响甚至调控情感体验,为各种应用带来新的可能。EaaS的核心在于多模态情感识别、情感知识图谱和深度学习模型的结合。AI通过面部表情、语音语调和肢体动作等信号,识别并判断人的情绪状态,并通过情感知识图谱和循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等深度学习模型,进行精确的情绪解...

矩阵:人工智能领域的基石与驱动力|向量|算法|卷积|神经网络_网易...

这些模型通过计算输入序列中每个单词之间的注意力得分,生成一个注意力矩阵,该矩阵用于指导模型在生成输出序列时的决策过程。情感分析与文本分类在进行情感分析、主题建模或文本分类等任务时,矩阵被用来表示文档和词汇的关系,以及它们之间的语义关系。例如,在主题建模算法如隐含狄利克雷分配(LDA)中,矩阵被用来表示文档-...

AI产品经理必知的100个专业术语

情感分析是分析文本中的情绪倾向,通常用于社交媒体监控、市场研究等领域。35、主题建模(TopicModeling)主题建模是从文档集中识别出主题的过程,常用于文档分类、信息检索等领域。36、语义分析(SemanticAnalysis)语义分析是理解句子的意义,包括词语意义、句子意义等层次。

AI赛道万字报告:前世、今生及未来

通过大数据技术,能为AI模型提供有效的训练数据,提升模型的准确性和预测能力(www.e993.com)2024年11月3日。应用场景包括电商分析、市场预测、情感分析、趋势分析预测等。2.3.8AI硬件加速(GPU/TPU/NPU)AI硬件加速技术通过使用专用硬件(如GPU、TPU、NPU)加速神经网络训练和推理过程。

情感分析(Sentiment Analysis)

6.Senta：百度开源的情感分析工具，集成了一键式情感分析预测工具，用户可以通过几行代码实现基于SKEP的情感预训练和模型预测功能。这些工具和平台各有特点，用户可以根据自己的需求选择合适的工具来进行情感分析。随着自然语言处理技术的发展，情感分析工具的性能和效果将不断提升，为用户提供更多的可能性和便利。

推特用户对“米兔运动”主要形成四种观点,即“被‘贬抑’的女性...

值得一提的是,近年来随着推特、微博、论坛等短文本社交平台的兴起,面向短文本的主题建模技术在计算机领域研究中一直更新换代、不断创新,并成为文本数据挖掘领域热门的研究话题。在混合一元模型具有简洁、高效的显著特征下,本文采用混合一元模型实现对推特平台上短文本的主题建模与分析。

IEEE PacificVis 2024 会议纪要——首日

而为了基于交互语义提供更准确的交互推荐,他提出使用大语言模型增强可视分析的方法LEVA,并介绍了相应的代码工具。通过在代码中定义特定结构的对象,告知大语言模型系统的视图和交互信息,LEVA可以生成针对可视分析系统的用户教程,并通过聊天界面和系统标注向用户推荐数据洞见。LEVA还能自动生成数据分析的报告对探索过程进行总结...

转型AI必看:NLP技术结合AI推动教育创新

我们顺着开篇提及的内容继续说下去,NLP的核心技术主要包含:分词技术,词性标注和句法分析,语义分析,实体识别和关系抽取技术,情感分析技术,核心ference(指代消解)技术等,下面我将选取其中3个关键技术展开介绍。1.NLP分词技术分词是NLP领域既基础又关键的任务,通过该技术,机器能够理解和处理语言的第一步——将文本切分...