CarryChang / litNlpLinks
litNlp 是基于 Tensorflow2.0 实现的一个轻量级的深度情感极性分析库,可以实现细粒度的多级别情感极性训练和预测,是搭建情感分析和文本分类模型的快速方案,具体应用如:民宿顾客意见挖掘,见右边的链接。
☆17Updated 2 years ago
Alternatives and similar repositories for litNlp
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- 一个BERT+BiLSTM的情感分析 BaseLine☆24Updated 5 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。☆35Updated 5 years ago
- 中文商品评论短文本分类器,可用于情感分析☆366Updated 3 years ago
- 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
- 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
- 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
- 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
- 中文情感分析模型,包含各种主流的情感词典、机器学习、深度学习、预训练模型方法☆104Updated 5 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☆182Updated 6 years ago
- Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,…☆144Updated 7 years ago
- 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
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- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆135Updated 6 years 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
- 细粒度的情感分析(属性词提取,句法依存分析)☆35Updated 2 years ago
- 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
- Ai_challenge2018_nlp细粒度情感分析——代码复现☆22Updated 6 years ago
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- 练手项目:Comment of Interest 电商文本评论数据挖掘 (爬虫 + 观点抽取 + 句子级和观点级情感分析)☆103Updated 4 years ago
- sentiment analysis、情感分析、文本分类、基于字典、python、classification☆130Updated 4 years ago
- 用LSTM进行文本的情感分析☆189Updated 5 years ago
- 利用bert预训练的中文模型进行文本分类 数据集中文情感分析语料chnsenticorp☆338Updated 5 years ago
- 电商评论情感分析平台☆14Updated last year
- 基于bert的中文自然语言处理工具,包括情感分析、中文分词、词性标注、以及命名实体识别功能,并提供文本分类任务、序列标注任务、句对关系判断任务的训练与预测接口☆132Updated 6 years ago
- 嵌入Word2vec词向量的RNN+ATTENTION中文文本分类☆151Updated 4 years ago
- 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
- “互联网新闻情感分析”赛题,是CCF大数据与计算智能大赛赛题之一。对新闻情绪进行分类,0代表正面情绪、1代表中性情绪、2代表负面情绪。☆147Updated 5 years ago
- 使用CNN网络对用户评论进行情感分析☆24Updated 7 years ago
- 细粒度用户评论情感分析☆123Updated 6 years ago