基于情感词典的情感分析,要是没那个词怎么办

文本相似度。基于词典的情感分析，依赖人工标记的词典，所以需要大量的人力。如果遇到是情感词但是词典里没有，就设计到另一种在NLP经常用到的技术文本相似度。以上步骤可以更加优化，比如用决策树来判断句法规则。下一步实现，基于朴素贝叶斯的情感分析。

关于图的代码实现，找本数据结构的书，里面都有。

图形演示我推荐你使用flash或者html5来实现。重点推荐flash！这个动画演示还是比较难，因为你要画出节点和边，如果是学校作业的话，这个演示我估计你得画上1个月的时间来实现。

递归和非递归方案网上搜搜吧，应该挺多的。性能比较比较简单，用个计时器记录每次运行的时间就可以了。

关于绘制方面，我就想了下你只需要绘制两种图形就可以了，一种为节点，还有一种为边，大概写了下接口，思路就是在遍历图的过程中记录下遍历节点的顺序存放起来，然后让Rende读取这些记录，一条记录对应一种绘图操作。节点和边在屏幕中的位置需要你自己来计算了。Wikipedia 搜索 graph drawing，有介绍画图的方法。

NodeShape {

Vector2 screenPosition;  // screen position

}

EdgeShape {

Vector2 startPos;  // start position

Vector2 endPos;    // end position

}

Render {

Draw(NodeShape node);  // draw a node

Draw(EdgeShape edge);  // draw a edge

Update(NodeShape node);    // update exist node if node change position

Update(EdgeShape edge);    // update exist edge if edge changed position

Update() // update all nodes and  edge shape

EarseAll()

Earse(NodeShape node);

Earse(EdgeShap edge);

}

前言：

学习使用一些插件，可以提高平常工作中的开发效率。对于我们开发人员很有帮助！有了这些插件，可以说得心应手了，各位

插件安装

IDEA里面，依次选择打开 File Settings Plugins ，在Plugins里面可以搜索需要的插件，然后安装（ 安装完插件，一定要重启Idea，不然插件不生效 ）

阿里巴巴代码规范检查插件

① 功能：

② 使用方法：

将会出现如下所示的检查结果，并会给出编码规范和提示：

Bug检查插件

① 功能：

② 使用方法：

快捷键提示插件

① 功能：

② 使用方法：

翻译的插件

① 功能：

② 使用方法：

注：还有一款翻译插件是 EcTranslation

分析依赖冲突的插件

① 功能：

② 使用方法：

可以查看依赖冲突

可以清晰的查看maven依赖树

增强idea对mybatis支持的插件

① 功能：

这个插件超级实用，可以从mapper接口跳转到mybatis的xml文件中，还能找到对应的方

② 使用方法：

日志高亮显示插件

① 功能：

功能：

功能：

注意：需要在pom引入依赖

代码编辑区缩略图插件

功能 ：

最后给大家分享Spring系列的学习笔记和面试题，包含spring面试题、spring cloud面试题、spring boot面试题、spring教程笔记、spring boot教程笔记、最新阿里巴巴开发手册（63页PDF总结）、2022年Java面试手册。一共整理了1184页PDF文档。私信博主（777）领取，祝大家更上一层楼！！！

原文作者：扬帆向海

原文出处：https://zhangxyblogcsdnnet/article/details/103978005

抒发情感的歌是指从歌曲的歌词中流露出作者想要表达的情感。例如，《小苹果》就是一首典型的抒发作者对爱情的渴望。

歌曲演唱者要能将歌曲中所蕴含的情感淋漓尽致的表现出来,并且能够根据自己的生活、工作、学习经验能适当融入自己的情感。

既然情感表达在声乐演唱中有着举足轻重的地位，那么提升情感表达的能力是必须的。

第一，自身音乐修养的提升

什么是音乐修养呢？它是指一个人对于音乐的敏感性、对音乐知识的掌握度、对音乐技能的掌控能力，以及对音乐艺术的理解、表现等能力。匈牙利作曲家李斯特曾经在论及音乐家的艺术成就时说：“一切艺术都是开在枝叶繁茂的知识之树上的鲜艳的花朵。”如果演唱者的音乐知识单一、艺术修养片面、文化水平偏低，单靠模仿去演唱，那自身的演唱水平和情感表达能力一定不够。因此，演唱者在学习过程中应当具备一定的钢琴演奏技能、作品分析能力，以及音乐历史、音乐鉴赏等方面的能力，才能全方位的提升自己的音乐素养。

第二，情感表达提升的方法

首先，要抓住歌词，理解创作主题。演唱者应该通过歌词的内在含义，去挖掘主题思想。其次，要抓住风格，明确民族特色。要想准确地将歌曲的风格表现出来，必须了解歌曲所属的民族特色。光是中国，就有五十六个民族，每个民族的音乐都有自己不同的风格。

另外中国民歌与外国民歌又大不相同，例如西班牙民歌以其强烈奔放的吉卜赛舞蹈节奏为特征，而陕北民歌则以秧歌节奏为特征。因此每首歌曲的风格怎样，体现怎样的民族特色，这在歌唱前必须要有所了解与掌握。最后，要抓住旋律，感受作品情感。旋律是歌曲在思想内容与感情上的主要表现。任何一首歌曲，其旋律都有典型的艺术形象，演唱者要利用旋律本身的魅力增强歌曲的感染力。

在对实际问题建模过程中，特别是在建立指标评价体系时，常常会面临不同类型的数据处理及融合。而各个指标之间由于计量单位和数量级的不尽相同，从而使得各指标间不具有可比性。在数据分析之前，通常需要先将数据标准化，利用标准化后的数据进行分析。数据标准化处理主要包括同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据的同趋化处理主要解决不同性质的数据问题，对不同性质指标直接累加不能正确反应不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对评价体系的作用力同趋化。数据无量纲化主要解决数据的不可比性，在此处主要介绍几种数据的无量纲化的处理方式。

可以选择如下的三种方式：

即每一个变量除以该变量取值的全距，标准化后的每个变量的取值范围限于[-1,1]。

即每一个变量与变量最小值之差除以该变量取值的全距，标准化后各变量的取值范围限于[0,1]。

，即每一个变量值除以该变量取值的最大值，标准化后使变量的最大取值为1。

采用极值化方法对变量数据无量纲化是通过变量取值的最大值和最小值将原始数据转换为界于某一特定范围的数据，从而消除量纲和数量级的影响。由于极值化方法对变量无量纲化过程中仅仅对该变量的最大值和最小值这两个极端值有关，而与其他取值无关，这使得该方法在改变各变量权重时过分依赖两个极端取值。

来计算，即每一个变量值与其平均值之差除以该变量的标准差，无量纲化后各变量的平均值为0，标准差为1，从而消除量纲和数量级的影响。虽然该方法在无量纲化过程中利用了所有的数据信息，但是该方法在无量纲化后不仅使得转换后的各变量均值相同，且标准差也相同，即无量纲化的同时还消除了各变量在变异程度上的差异。

，该方法在消除量纲和数量级影响的同时，保留了各变量取值差异程度上的信息。

（4）标准差化方法

。该方法是标准化方法的基础上的一种变形，两者的差别仅在无量纲化后各变量的均值上，标准化方法处理后各变量的均值为0，而标准差化方法处理后各变量均值为原始变量均值与标准差的比值。

综上所述，针对不同类型的数据，可以选择相应的无量纲化方法。如下的示例就是一个典型的评价体系中无量纲化的范例。

近年来我国淡水湖水质富营养化的污染日益严重，如何对湖泊水质的富营养化进行综合评价与治理是摆在我们面前的任务，下面两个表格分别为我国5个湖泊的实测数据和湖泊水质评价标准。

表1 全国五个主要湖泊评价参数的实测数据

表2 湖泊水质评价标准

（1）试用以上数据，分析总磷，耗氧量，透明度，总氨这4个指标对湖泊水质评价富营养化的作用。

（2）对这5个湖泊的水质综合评价，确定水质等级。

在进行综合评价之前，首先要对评价的指标进行分析。通常评价指标分成效益型，成本型和固定型指标。效益型指标是指那些数值越大影响力越大的统计指标（也称正向型指标）；成本型指标是指数值越小越好的指标（也称逆向型指标）；而固定型指标是指数值越接近于某个常数越好的指标（也称适度型指标）。如果每个评价指标的属性不一样，则在综合评价时就容易发生偏差，必须先对各评价指标统一属性。

（ⅰ）建立无量纲化实测数据矩阵和评价标准矩阵，其中实测数据矩阵和等级标准矩阵如下，

然后建立无量纲化实测数据矩阵和无量纲化等级标准矩阵，其中

得到

（ⅱ）计算各评价指标的权重

计算矩阵B的各行向量的均值和标准差，

最后对变异系数归一化得到各指标的权重为

（ⅲ）建立各湖泊水质的综合评价模型

通常可以利用向量之间的距离来衡量两个向量之间的接近程度，在Matlab中，有以下的函数命令来计算向量之间的距离；

dist(w,p): 计算中的每个行向量和中每个列向量之间的欧式距离；

mandist(w,p): 绝对值距离。

计算中各行向量到中各列向量之间的欧氏距离，

，则第个湖泊属于第级。

这说明杭州西湖，武汉东湖都属于极富营养水质，青海湖属于中营养水质，而巢湖和滇池属于富营养水质。

，则第个湖泊属于第级。

其评价结果与利用欧氏距离得到的评价结果完全一样。

所以，从上面的计算可以看出，尽管欧氏距离和绝对值距离的意义完全不一样，但对湖泊水质的评价等级是一样的，这表明了方法的稳定性。

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1、SpeechEmotionRecognition，一个用PyTorch实现的语音情感识别模型。

2、speechpy，一个基于Python的语音信号处理库，它可以用于提取语音信号的MFCC、滤波器组、能量和零交叉率等特征。