695573425 / TDTSystem
基于新浪微博的面向食品安全的舆情话题检测与追踪系统
☆12Updated 2 years ago
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- 文本分类是指在给定分类体系下 , 根据文本的内容自动确定文本类别的过程 。首先我们根据scrapy爬虫根据中国知网URL的规律，爬取70多万条2014年公开的发明专利，然后通过数据清洗筛选出了60多万条含标签数据。通过TF-IDF对60多万条本文进行词频提取，依照词频排序提取…☆107Updated 6 years ago
- 依据香港中文大学设计的规则系统，先用小样本评论建立初始关键词库，再结合18种句式逐条匹配评论，能够快速准确地识别评论对象及情感极性。经多次迭代优化关键词库后，达到较高准确率的基础上，使用Tableau进一步分析数据，识别出客户集中关注的商品属性、普遍好评差评的商品属性；通过…☆53Updated 7 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆102Updated 7 years ago
- 文本热点挖掘，基于DBSCAN聚类模型，对文本的热点事件进行挖掘☆40Updated 4 years ago
- 以nlp中情感分析为例，从没有打过标签的语料开始一步步教你怎么去打标签，然后分别以传统的机器学习模型SVM和深度学习模型LSTM去建模。☆33Updated 5 years ago
- 豆瓣Top250影评爬虫（用于情感分析语料）☆21Updated 2 years ago
- 专业领域词库构建/中文新词发现/专业词库发现☆29Updated 5 years ago
- 对微博评论进行情感三分类(正面,中性,负面)☆16Updated 4 years ago
- 基于字符级卷积神经网络的细粒度的中文情感分析以及具体的应用，将顾客打分和评论情感进行两极映射，使用数据自动标注和基于弱监督预训练的数据增强方式自动扩充和优化数据集，实验证实了在情感分类中，使用本文的字符级卷积神经网络(C-CNN-SA)可以在不依赖分词的情况下，达到的精度和…☆42Updated 5 years ago
- 对汽车之家论坛里的评论数据处理和分析，利用用户潜在行为数据得出用户行为特征，采用LDA主题模型得出用户评论的主题特征，采用Word2Vec词向量模型得出用户评论的文本内容特征，采用K-Means聚类得出水军文本类别，结合用户行为特征，最终实现了对网络水军的识别。☆23Updated 4 years ago
- 该项目是短文本分类，目前应用于新闻标签的分类☆32Updated 7 years ago
- 情感分析三分类☆28Updated 6 months ago
- 细粒度情感分析repository1：Wai Mai Opinion Miner，细粒度情感分析系统GUI demo。☆109Updated 8 years ago
- 对舆情事件进行词云展示，对评论进行情感分析和观点抽取。情感分析基于lstm 的三分类，观点抽取基于AP 算法的聚类和MMR的抽取☆179Updated 6 years ago
- 使用Python进行自然语言处理相关实践，如新词发现，主题模型，隐马尔模型词性标注，Word2Vec，情感分析☆51Updated 5 years ago
- 包含leleketang.com做文库十万余条作文信息，每条作文包含标题、作者、时间、地点、正文、评语、等级等信息。根据文本数据，从多个维度对数据进 行分析，并用python中的pyecharts绘制图表。使用TF-IDF和Doc2Vec模型统计关键词☆14Updated 5 years ago
- 利用文本挖掘技术进行新闻热点关注问题分析☆159Updated 6 years ago
- 春江水暖“鸭先知”，“鸭先知”是一个利用新闻文本做舆情分析的系统☆46Updated 4 years ago
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- 近年来，随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道，各类社情民意相关的文本数据量不断攀升，给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时，随着大数据技术的发展，建立基于自然语言处理技术的…☆31Updated 4 years ago
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