Alternatives and similar repositories for Bert_BaseLine

Users that are interested in Bert_BaseLine are comparing it to the libraries listed below

• Syd-Q / Text-Mining-Sentiment-Analysis-2020-
  细粒度的情感分析（属性词提取，句法依存分析）
  ☆35Updated 2 years ago
• DinghaoXi / Ai_challenge2018_nlp
  Ai_challenge2018_nlp细粒度情感分析——代码复现
  ☆22Updated 6 years ago
• littletiger0712 / text-classification-mutli-label
  多标签文本分类
  ☆54Updated 6 years ago
• viewlei / fsauor2018
  基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析
  ☆55Updated 3 years ago
• moxiu2012 / PJ_NLP
  该库是一个项目集，包括文本分类、多标签分类、细粒度情感分析、命名实体识别，以及部分数据集等
  ☆202Updated 6 years ago
• DefuLi / Emotional-Analysis-Transformers2.0-Bert
  本项目的数据来自“互联网新闻情感分析”赛题。基于Transformer2.0库中的中文Bert模型，对新闻语料进行三分类。
  ☆114Updated 5 years ago
• yuexiashanren / emotion-analysis-3
  情感分析三分类
  ☆29Updated 10 months ago
• YuanWind / BertModel
  利用bert预训练模型生成句向量或词向量
  ☆27Updated 4 years ago
• DengYangyong / LDA_gensim
  用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析
  ☆77Updated 6 years ago
• Feuoy / sentiment-analysis
  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
• NUSTM / PMI
  根据褒贬种子词，利用SO-PMI构建情感词典
  ☆26Updated 9 years ago
• Riroaki / Sentiment-Bert
  基于Bert的文本情感分析模型（含semeval14数据集）
  ☆12Updated 5 years ago
• percent4 / keras_bert_multi_label_cls
  本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多标签分类任务，对BERT进行微调。
  ☆67Updated 4 years ago
• reapaer / SentimentAnalysis
  基于情感词典的文本情感极性分析
  ☆27Updated 8 years ago
• msft-vivi / SMP2020---Weibo-sentiment-classification
  SMP 2020年微博情感分类评测任务 第六名解决方案
  ☆69Updated 2 years ago
• EliasCai / viewpoint-mining
  参考NER，基于BERT的电商评论观点挖掘和情感分析
  ☆41Updated 5 years ago
• GiantPeterZhou / Word2vec-with-Chinese-character
  中文文本预处理，Word2Vec训练计算文本相似度。
  ☆45Updated 6 years ago
• gekelly / JD-Comment_emotional-analysis
  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、
  ☆80Updated 6 years ago
• cjymz886 / text_rnn_attention
  嵌入Word2vec词向量的RNN+ATTENTION中文文本分类
  ☆151Updated 4 years ago
• hitlic / lstm_text_clasification
  一个基本的多层lstm rnn模型，能实现中英文文本的二分类或多分类
  ☆47Updated 6 years ago
• ybbhai / Keyword-Extraction
  Python实现中文文本关键词抽取，分别用了TF-IDF、LDA、RNN、LSTM和LR-SGD两类共五种方法，全网最全没有之一。
  ☆61Updated 4 years ago
• Zbored / Chinese-sentiment-analysis
  gensim-word2vec+svm文本情感分析
  ☆104Updated 7 years ago
• YZHANG1270 / Aspect-Based-Sentiment-Analysis
  Aspect Based Sentiment Analysis 基于方面的细粒度情感分析
  ☆172Updated 3 years ago
• foamliu / Sentiment-Analysis
  细粒度用户评论情感分析
  ☆123Updated 6 years ago
• Vincent131499 / LauSentiNet
  集成各种神经网络进行情感分类，包括CNN、LSTM、Transformer以及BERT等网络模型
  ☆72Updated 6 years ago
• MenglinLu / LDA-based-on-partition-PLDA-
  提出基于划分的LDA主题模型 (PLDA)。对传统LDA模型进行改进，考虑中长篇文档篇章结构较为清晰，传统LDA在处理中长篇文档时不能识别每个篇章的主题，提出基于划分的LDA主题模型，对中长篇文档如新闻报道】国务院工作报告等按照段落进行划分，先拆后合，并将其效果与传统LDA…
  ☆40Updated 5 years ago
• gospel303 / TF-IDF-word2vec-Text-similarity-
  TF-IDF+Word2vec做文本相似度计算，最好是长文本
  ☆24Updated 5 years ago
• netrookiecn / LinLP
  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
  ☆52Updated 5 years ago
• wavewangyue / opinion-extraction
  评论上的情感分析：主题与情感词抽取
  ☆81Updated 4 years ago
• CarryChang / C-CNN-for-Chinese-Sentiment-Analysis
  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…
  ☆45Updated 5 years ago