2019worldcreater / News_ClassificationLinks
新闻文本分类，TextCNN模型，pytorch实现. gitee//gitee.com/worldcreator/News_Classification
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- 用MLP、TextCNN、RNN、LSTM、GRU、Attention、RCNN、BERT做文本分类、情感分析，对比各模型于温泉旅游评论垂类语料下在情感分类任务上的表现☆95Updated 4 years ago
- 使用pytorch， 基于textCNN以及BiLSTM进行中文情感分析、 文本分类☆64Updated 5 years ago
- 本项目主要是利用LSTM 来对中文文本进行情感分类，包含四个类别（愤怒，焦虑，抑郁，伤感）☆55Updated 5 years ago
- 基于深度学习框架pytorch实现的中文文本分类，目前包括textcnn,textrnn,textrcnn,textrnn+attention,transformer☆47Updated 3 years ago
- 基于bert的文本情感分析☆11Updated 2 years ago
- 基于TextCNN实现新闻文本分类——深度学习与神经网络☆10Updated 4 years ago
- 用户评价情感分析系统☆24Updated 2 months ago
- 基于深度学习的中文评论情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析（二分类+九分类），可以判定积极和消极，对于消极评论，还可以判断其具体类别，比如物流不好或者服务差等等。☆47Updated 5 years ago
- 中文的情感分析任务：基于Bi-LSTM+Attention模型，对2万条中文影评数据进行情感分类。Chinese sentiment analysis task: Based on the Bi-LSTM+Attention model, sentiment classif…☆113Updated 3 years ago
- 毕业设计，基于自然语言处理的微博用户情感分析系统☆37Updated 2 years ago
- 使用CNN网络对用户评论进行情感分析☆24Updated 7 years ago
- 中文情感分类 | 基于三分类的文本情感分析☆26Updated last year
- 软件工程课程设计项目/Lab409：基于词典方法和机基于器学习方法的中文情感倾向分析（Web）☆124Updated 7 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated 10 months ago
- 基于机器学习的商品评论情感分析——毕业设计项目☆192Updated last year
- 基于bert的情感分析（pytorch）☆32Updated 5 years ago
- 基于CNN的新浪新闻文本分类☆11Updated 5 years ago
- Chinese corpus sentiment analysis. 谭松波酒店评论中文文本情感分析☆57Updated last week
- 基于电影评论数据的中文情感分析(含训练数据、验证数据) Machine Learning and Deep Learning implementations.☆78Updated 2 years ago
- 酒店评论情感分析（机器学习、情感词典）☆57Updated 5 years ago
- 一个自然语言处理的可视化系统，实现自动生成词云图、文章关键信息提取、多文档主题分布、文本分类等功能，还有一些业务数据的可视化图表展示。☆35Updated 4 years ago
- 基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析☆101Updated 3 years ago
- 京东评论情感分析模型，主要包括1、数据获取及探索性分析；2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆79Updated 6 years ago
- 对豆瓣影评进行文本分类情感分析，利用爬虫豆瓣爬取评论，进行数据清洗，分词，采用BERT、CNN、LSTM等模型进行训练，采用tensorboardX可视化训练过程，自然语言处理项目\A project for text classification, based on to…☆155Updated 2 years ago
- 基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析模型，并基于前后端分离式架构完成属性级情感分析Web系统搭建，通过细粒度情感分析帮助用户和商家更好决策。☆67Updated 2 years ago
- 基于pytorch进行文本多分类，主要模型为双向LSTM，预测准确率83%☆44Updated 5 years ago
- 基于scikit-learn实现对新浪新闻的文本分类，数据集为100w篇文档，总计10类，测试集与训练集1:1划分。分类算法采用SVM和Bayes，其中Bayes作为baseline。☆105Updated 6 years ago
- 基于word2vec预训练词向量； textCNN 模型 ；charCNN 模型 ；Bi-LSTM模型；Bi-LSTM + Attention 模型 ；Transformer 模型 ；ELMo 预训练模型 ；BERT 预训练模型的文本分类项目☆120Updated 4 years ago
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆176Updated 4 years ago
- 中文文本情感分析(利用LSTM模型实现)，数据集：关于酒店的中文评论☆9Updated 4 years ago