人工智能，文本语义正负情感分析

nlp 文本语义 语义情感分析工具，能帮助用户快速的实现文本语义分析

package com.ansj.vec;

import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;

import com.ansj.vec.util.MapCount;
import com.ansj.vec.domain.HiddenNeuron;
import com.ansj.vec.domain.Neuron;
import com.ansj.vec.domain.WordNeuron;
import com.ansj.vec.util.Haffman;

public class Learn {

  private Map wordMap = new HashMap<>（）;
  /**
   * 训练多少个特征
   */
  private int layerSize = 200;

  /**
   * 上下文窗口大小
   */
  private int window = 5;

  private double sample = 1e-3;
  private double alpha = 0.025;
  private double startingAlpha = alpha;

  public int EXP_TABLE_SIZE = 1000;

  private Boolean isCbow = false;

  private double[] expTable = new double[EXP_TABLE_SIZE];

  private int trainWordsCount = 0;

  private int MAX_EXP = 6;

  public Learn（Boolean isCbow Integer layerSize Integer window Double alpha
      Double sample） {
    createExpTable（）;
    if （isCbow != null） {
      this.isCbow = isCbow;
    }
    if （layerSize != null）
      this.layerSize = layerSize;
    if （window != null）
      this.window = window;
    if （alpha != null）
      this.alpha = alpha;
    if （sample != null）
      this.sample = sample;
  }

  public Learn（） {
    createExpTable（）;
  }

  /**
   * trainModel
   * 
   * @throws IOException
   */
  private void trainModel（File file） throws IOException {
    try （BufferedReader br = new BufferedReader（new InputStreamReader（
        new FileInputStream（file）））） {
      String temp = null;
      long nextRandom = 5;
      int wordCount = 0;
      int lastWordCount = 0;
      int wordCountActual = 0;
      while （（temp = br.readLine（）） != null） {
        if （wordCount - lastWordCount > 10000） {
          System.out.println（“alpha:“ + alpha + “\tProgress: “
              + （int） （wordCountActual / （double） （trainWordsCount + 1） * 100）
              + “%“）;
          wordCountActual += wordCount - lastWordCount;
          lastWordCount = wordCount;
          alpha = startingAlpha
              * （1 - wordCountActual / （double） （trainWordsCount + 1））;
          if （alpha < startingAlpha * 0.0001） {
            alpha = startingAlpha * 0.0001;
          }
        }
        String[] strs = temp.split（“ “）;
        wordCount += strs.length;
        List sentence = new ArrayList（）;
        for （int i = 0; i < strs.length; i++） {
          Neuron entry = wordMap.get（strs[i]）;
          if （entry == null） {
            continue;
          }
          // The subsampling randomly discards frequent words while keeping the
          // ranking same
          if （sample > 0） {
            double ran = （Math.sqrt（entry.freq / （sample * trainWords

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\
     文件          59  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\.gitignore
     文件        2778  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\README.md
     文件        1923  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\pom.xml
     目录           0  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\
     目录           0  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\
     目录           0  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\
     目录           0  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\
     目录           0  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\
     目录           0  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\vec\
     文件       12556  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\vec\Learn.java
     文件        8353  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\vec\Word2VEC.java
     目录           0  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\vec\domain\
     文件         215  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\vec\domain\HiddenNeuron.java
     文件         507  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\vec\domain\Neuron.java
     文件         597  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\vec\domain\WordEntry.java
     文件        1557  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\vec\domain\WordNeuron.java
     目录           0  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\vec\util\
     文件         864  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\vec\util\Haffman.java
     文件        1509  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\vec\util\MapCount.java
     文件        4792  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\main\java\com\ansj\vec\util\WordKmeans.java
     目录           0  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\test\
     目录           0  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\test\java\
     目录           0  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\test\java\test\
     文件         587  2017-11-21 09:59  Word2VEC_java-master\src\test\java\test\Test.java