tw大学中文情感极性情感词典

TW大学中文情感极性情感词典是一种用于描述中文词语情感倾向的工具。它包含了丰富的情感词汇，旨在帮助人们理解和分析文本的情感表达。通过对文本进行情感词汇的识别和分类，这个情感词典可以帮助用户快速了解文本中的情感倾向。

这个情感词典基于大量的研究和分析，将情感词汇分为积极、消极和中性三个极性类别。积极类别包括一些表示喜悦、满足和乐观情绪的词汇，例如“幸福”、“愉快”和“成功”。消极类别包括一些表示厌恶、沮丧和恐惧情绪的词汇，例如“痛苦”、“悲伤”和“失败”。而中性类别则包括一些中性的、无明显情感倾向的词汇，例如“汽车”、“电视”和“水果”。

使用这个情感词典，用户可以将文本中的每个词语与情感词典进行匹配和对比，以确定其情感倾向。根据匹配结果，用户可以计算文本的情感极性得分，进而理解文本的整体情感趋势。例如，如果一段文本中出现了较多的积极情感词汇，那么可以得出该文本较为乐观和积极的情感倾向；反之，如果出现了较多的消极情感词汇，可以推断该文本较为悲观和消极。

综上所述，TW大学中文情感极性情感词典能够帮助人们深入分析和理解中文文本中的情感表达。它是一个有用的工具，可以应用于情感分析、舆情监测和文本挖掘等领域，帮助人们更好地理解和应对语言中的情感信息。

相关问题

python基于情感词典进行情感分析的代码

以下是一段基于情感词典的Python情感分析代码。使用情感词典可以将文本中的每个单词与情感极性相关联，然后计算每个单词的情感极性得分并对得分进行加权平均，从而得出整个文本的情感极性。

首先，需要下载并导入情感词典。这里使用的是NTUSD情感词典，可以从以下链接下载并解压缩：

http://www.nlg.csie.ntu.edu.tw/nlpresource/NTUSD-Fin/NTUSD-Fin.zip

然后读取情感词典文件并将每个单词与情感极性相关联：

def read_sentiment_dict(filename):
    sentiment_dict = {}
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            tokens = line.strip().split('\t')
            word = tokens[0]
            sentiment = int(tokens[1])
            sentiment_dict[word] = sentiment
    return sentiment_dict

filename = 'NTUSD-Fin/NTUSD_positive_negative_simplified.txt'
sentiment_dict = read_sentiment_dict(filename)

接下来，可以定义一个函数来计算文本的情感极性得分。该函数将文本分成单词，并对每个单词计算情感极性得分，然后将得分进行加权平均：

def calculate_sentiment(text, sentiment_dict):
    words = text.split()
    sentiment_scores = []
    for word in words:
        if word in sentiment_dict:
            sentiment_scores.append(sentiment_dict[word])
    if len(sentiment_scores) > 0:
        sentiment_score = sum(sentiment_scores) / len(sentiment_scores)
    else:
        sentiment_score = 0
    return sentiment_score

最后，可以使用该函数来计算文本的情感极性得分，并根据得分来判断情感：

text = "I love this product, it's amazing!"
sentiment_score = calculate_sentiment(text, sentiment_dict)
if sentiment_score > 0:
    sentiment = 'Positive'
elif sentiment_score == 0:
    sentiment = 'Neutral'
else:
    sentiment = 'Negative'
print(sentiment)

完整代码：

def read_sentiment_dict(filename):
    sentiment_dict = {}
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            tokens = line.strip().split('\t')
            word = tokens[0]
            sentiment = int(tokens[1])
            sentiment_dict[word] = sentiment
    return sentiment_dict

def calculate_sentiment(text, sentiment_dict):
    words = text.split()
    sentiment_scores = []
    for word in words:
        if word in sentiment_dict:
            sentiment_scores.append(sentiment_dict[word])
    if len(sentiment_scores) > 0:
        sentiment_score = sum(sentiment_scores) / len(sentiment_scores)
    else:
        sentiment_score = 0
    return sentiment_score

filename = 'NTUSD-Fin/NTUSD_positive_negative_simplified.txt'
sentiment_dict = read_sentiment_dict(filename)

text = "I love this product, it's amazing!"
sentiment_score = calculate_sentiment(text, sentiment_dict)
if sentiment_score > 0:
    sentiment = 'Positive'
elif sentiment_score == 0:
    sentiment = 'Neutral'
else:
    sentiment = 'Negative'
print(sentiment)

tcp_tw_recycle

TCP Tw Recycle 是一种网络技术，它用于优化TCP（Transmission Control Protocol）连接的重用。当一个连接被关闭后，传统的TCP会将其四元组（源IP地址、源端口、目的IP地址和目的端口）从其连接表中删除，这称为TIME_WAIT状态。在这个状态下，TCP不立即释放资源以防止数据包丢失的可能重传。

然而，TCP Tw Recycle 利用了Linux内核中的 `tcp_tw_reuse` 参数，允许在TIME_WAIT状态下更快地重用这些端口。当一个TIME_WAIT连接的超时时间（通常是60秒）到达，如果新的连接请求恰好使用了相同的源端口和目的端口，Linux内核会复用这个四元组，而不是等待旧连接完全清除。这样可以减少服务器的并发连接数限制，提高性能，特别是对于那些需要快速建立新连接的场景。

设置 `tcp_tw_recycle` 的示例通常是在系统配置文件 `/etc/sysctl.conf` 或者通过命令行工具 `sysctl`：

# 修改配置文件
sudo vi /etc/sysctl.conf
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1

# 或者临时设置
sudo sysctl -w net.ipv4.tcp_tw_reuse=1

请注意，启用此选项可能会增加某些安全风险，因为恶意攻击者可能会尝试利用这种机制发起拒绝服务攻击。因此，在生产环境中，需要谨慎评估和配置。