CarryChang / litNlp
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。
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Alternatives and similar repositories for litNlp:
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- 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☆195Updated 5 years ago
- 自然语言处理NLP在中文文本上的一些应用，如文本分类、情感分析、命名实体识别等☆209Updated 3 years ago
- bert文本分类，ner, albert，keras_bert，bert4keras，kashgari，fastbert，flask + uwsgi + keras部署模型，时间实体识别，tfidf关键词抽取，tfidf文本相似度，用户情感分析☆194Updated 5 months 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。☆106Updated 5 years ago
- 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☆129Updated 5 years ago
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- “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。☆138Updated 5 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆102Updated 7 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
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- 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
- 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☆94Updated 5 years ago
- 细粒度用户评论情感分析☆121Updated 6 years ago
- 中文语料库：包括情感词典 情感分析 文本分类 单轮对话 中文词典 知乎☆117Updated 6 years ago
- 基于python gensim 库的LDA算法 对中文进行文本分析，很难得，网上都是英文的，基本上没有中文的，需要安装jieba分词进行分词，然后去除停用词最后才能使用LDA☆133Updated 5 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
- 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
- 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
- 自然语言处理中的基础任务，包含但不限于文本表示，文本分类，命名实体识别，关系抽取，文本生成，文本摘要等，基于tensorflow2或Pytorch，所有代码均经过测试，项目中也包含相关数据。☆139Updated 2 years ago
- 细粒度的情感分析（属性词提取，句法依存分析）☆35Updated last year
- LSTM，TextCNN，fastText情感分析，模型用 tf_serving 和 flask 部署成web应用☆41Updated 5 years ago
- TextClf ：基于Pytorch/Sklearn的文本分类框架，包括逻辑回归、SVM、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DRNN、DPCNN、Bert等多种模型，通过简单配置即可完成数据处理、模型训练、测试等过程。☆237Updated last year
- sentiment analysis、情感分析、文本分类、基于字典、python、classification☆130Updated 4 years ago
- Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,…☆142Updated 6 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☆92Updated 3 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
- 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.☆73Updated 2 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。☆44Updated 4 years ago