Với sự phát triển của máy học trong

Với sự phát triển của máy học trong lĩnh vực truy cập thông tin và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và ngày càng nhiều thông tin quan điểm và cảm xúc của người dùng trên Internet có thể được sử dụng cho đào tạo phương pháp máy học, phân tích cảm xúc đã thu hút sự chú ý rộng rãi của các nhà nghiên cứu trong những năm gần đây. Tuy nhiên, những văn bản bình luận chủ quan này phát triển theo cấp số nhân mỗi ngày, và rất khó để thu thập, xử lý và phân tích chỉ bằng con người. Vì vậy sử dụng công nghệ máy tính để phân tích của những chủ quan văn bản này thể hiện cảm xúc một cách tự động, trở thành hiện nay, một địa điểm "nóng" của khai thác dữ liệu nghiên cứu và định hướng nghiên cứu của các điểm này là văn bản phân tích cảm xúc, và khi tra cứu thông tin, cỗ máy học tập, phát triển nhanh chóng của lĩnh vực chờ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, rất nhiều hiệu quả khai quật văn bản của công nghệ và phân tích công nghệ đang gia tăng, cảm xúc cho nghiên cứu lý thuyết đã cung cấp nền tảng của sự phân tích bình luận cảm xúc vào tin tức và sự hỗ trợ công nghệ. Trong bối cảnh này, làm thế nào để tự động phân biệt cảm xúc của người dùng tin tức bình luận, đặc biệt là cảm xúc của người dùng, là một nghiên cứu quan trọng và giá trị thực tế.

0/5000

源语言: -

目标语言: -

结果 (简体中文) 1: [复制]

复制成功！

随着信息访问和自然语言处理领域机器学习的发展，越来越多的用户对互联网的看法和情感可以用于机器学习方法的培训，情感分析近年来引起了研究人员的广泛关注。。但是，这些主观评论文本每天都呈指数增长，并且很难仅靠人类来收集，处理和分析。因此，使用计算机技术来分析这些文本主观性会自动表达情绪，并成为当前的一个热点，成为研究数据挖掘和研究导向的“热点”站点，其中包括情感分析的文本，当查找信息时，就会学习引擎，即将发展的自然语言处理领域，技术文本挖掘和分析技术的有效性正在不断提高，用于理论研究的情感为新闻和技术支持的情感评论分析提供了基础。在这种情况下，如何自动区分用户的新闻评论感受，尤其是用户的感受，是一项重要的研究和实用价值。

正在翻译中..

结果 (简体中文) 2:[复制]

复制成功！

随着机器学习在信息获取和自然语言处理领域的发展，越来越多的关于用户对互联网的看法和感受的信息可用于机器学习方法的培训，情感分析近年来引起了研究者的广泛关注。然而，这些主观评论文本每天都以不对称的方式生长，只有人类才能收集、处理和分析。因此，利用计算机技术分析这些主观文本自动表达情感，成为现在研究数据挖掘的"热点"位置，这些点的研究方向是文本的情感分析，并在查找信息时，学习机器，自然语言领域的快速发展悬而未决，大量的文本挖掘效率和技术分析正在提高，情感为理论研究提供了情感评论分析的基础，成为新闻和技术支持。在此背景下，如何自动区分评论新闻用户的情绪，特别是用户的情绪，是一个重要的研究和实践价值。

正在翻译中..

结果 (简体中文) 3:[复制]

复制成功！

随着计算机在获取信息和处理自然语言领域的发展，越来越重要的是，互联网上的情感可以作为一种学习方法，这种情感已经引起了人们的注意。然而，自从最近几年的研究者图书馆以来，这些观察结果是按照每天人类的数量发展的，很难收集，人类只能对这些文化进行处理和分析，因此利用计算机技术对这些文化中表达情感的文化进行自动分析，成为数据和导航研究的热点。这一点是一个情感分析的理论，当你做信息的时候，训练机器，蓬勃发展起来，自然语言处理领域的快速发展，大量的天文工作正在挖掘天文和技术分析技术，进行研究。新闻情感评论分析的基础与技术支持。在这种背景下，如何从评论中自动识别出人的情感，特别是用户的情感，是一个重要的研究和实用价值。

正在翻译中..

其它语言

本翻译工具支持: 世界语, 丹麦语, 乌克兰语, 乌兹别克语, 乌尔都语, 亚美尼亚语, 伊博语, 俄语, 保加利亚语, 信德语, 修纳语, 僧伽罗语, 克林贡语, 克罗地亚语, 冰岛语, 加利西亚语, 加泰罗尼亚语, 匈牙利语, 南非祖鲁语, 南非科萨语, 卡纳达语, 卢旺达语, 卢森堡语, 印地语, 印尼巽他语, 印尼爪哇语, 印尼语, 古吉拉特语, 吉尔吉斯语, 哈萨克语, 土库曼语, 土耳其语, 塔吉克语, 塞尔维亚语, 塞索托语, 夏威夷语, 奥利亚语, 威尔士语, 孟加拉语, 宿务语, 尼泊尔语, 巴斯克语, 布尔语(南非荷兰语), 希伯来语, 希腊语, 库尔德语, 弗里西语, 德语, 意大利语, 意第绪语, 拉丁语, 拉脱维亚语, 挪威语, 捷克语, 斯洛伐克语, 斯洛文尼亚语, 斯瓦希里语, 旁遮普语, 日语, 普什图语, 格鲁吉亚语, 毛利语, 法语, 波兰语, 波斯尼亚语, 波斯语, 泰卢固语, 泰米尔语, 泰语, 海地克里奥尔语, 爱尔兰语, 爱沙尼亚语, 瑞典语, 白俄罗斯语, 科西嘉语, 立陶宛语, 简体中文, 索马里语, 繁体中文, 约鲁巴语, 维吾尔语, 缅甸语, 罗马尼亚语, 老挝语, 自动识别, 芬兰语, 苏格兰盖尔语, 苗语, 英语, 荷兰语, 菲律宾语, 萨摩亚语, 葡萄牙语, 蒙古语, 西班牙语, 豪萨语, 越南语, 阿塞拜疆语, 阿姆哈拉语, 阿尔巴尼亚语, 阿拉伯语, 鞑靼语, 韩语, 马其顿语, 马尔加什语, 马拉地语, 马拉雅拉姆语, 马来语, 马耳他语, 高棉语, 齐切瓦语, 等语言的翻译.