##简介
EDL尝试复现论文Emotion Distribution Learning from Texts中的方法，主要任务是 检测文本中的情绪分布以及各个类别情绪强度，使用python编程实现。
##方法
句子x_i被预测为情绪类别y_j的概率为:
最优化模型参数θ^∗
使用L-BFGS的优化算法，采用标签分布学习（Label Distribution Learning, LDL）方法的评估准则，分别为Edulidean、Sϕrensen、Squared X2、Kullback-Leibler (KL)、Intersection、Fidelity。
##文件说明
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EDL_hhh.py
实现标签分布学习（Label Distribution Learning, LDL）方法。 -
evaluation_for_LDL.py
计算评估指标Edulidean、Sϕrensen、Squared X2、Kullback-Leibler (KL)、Intersection、Fidelity。 -
xalglib.py
alglib库，里面包含很多方法，有多个版本的，其中有LBFGS的方法。