nlp情感分析+问答系统搭建

对nlp的学习之后有了些思考，能否尝试对“林黛玉”的对话进行情感分析，同时在此基础上搭建一个文本生成系统（或者说是对话系统），有没有什么可以参考的想法，两者如何建立联系，可以有哪些模型使用；可以简单一点，初学者，想试试看

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7477453
• 这篇博客你也可以参考下：NLP-信息抽取：关系抽取【即：三元组抽取，主要用于抽取实体间的关系】【基于命名实体识别、分词、词性标注、依存句法分析、语义角色标注】【自定义模板/规则、监督学习（分类器）、半监督学习、无监督学习】
• 您还可以看一下 CSDN讲师老师的NLP文本分类问题--选择最优模型视频课程课程中的 详解如何为文本分类问题选择最优模型-上小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  首先，你可以使用参考资料中的clear_character函数来去除文本中的多余符号并保留指定的中英文和数字。这将有助于清洗你将要进行情感分析和文本生成的文本数据。

  对于情感分析，你可以使用一些常见的基于机器学习的方法，例如使用情感词典或训练一个分类器。这里给出一个简单的示例来使用情感词典进行情感分析：

  1. 下载或获取一个情感词典，例如知网情感词典。
  2. 根据文本的情感词典构建情感词汇表，包括积极词汇和消极词汇。
  3. 对于每个对话文本，使用分词工具（例如jieba分词）将文本分成词语。
  4. 遍历词语列表，统计其中出现在情感词汇表中的词语数量，并根据数量判断整体情感倾向。可以通过积极词汇数量和消极词汇数量的比例来确定情感倾向程度。
  5. 可以定义一些阈值来将情感分为积极、消极或中性。

  对于文本生成系统，你可以使用基于循环神经网络（RNN）的方法，例如使用LSTM或GRU。在这里给出一个简单的示例来生成文本：

  1. 准备一个包含林黛玉对话文本的语料库。可以将对话文本按照句子进行划分并进行清洗（可以使用clear_character函数）。
  2. 使用分词工具（例如jieba分词）对整个语料库进行分词处理。
  3. 建立一个RNN模型，例如使用TensorFlow或PyTorch来构建LSTM模型。
  4. 将分词后的对话文本作为输入序列，对应的下一个词作为输出序列来训练模型。
  5. 训练模型并保存模型参数。
  6. 使用训练好的模型进行文本生成。可以选择一个初始的文本作为前缀，然后通过模型预测下一个词，并将其添加到前缀中，重复此过程生成更长的文本。

  当然，上述的方法只是初学者学习和尝试的一种方法。在实际应用中，还可以使用更复杂的方法和模型来改进情感分析和文本生成的效果。希望这些信息对你有帮助！