DLLXW / MultiClassify_LSTM_ForChineseLinks
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)
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- 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
- 用LSTM进行文本的情感分析☆189Updated 5 years ago
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- 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
- 使用pytorch, 基于textCNN以及BiLSTM进行中文情感分析、 文本分类☆63Updated 5 years ago
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- 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☆121Updated 4 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
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- 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
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- 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
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- 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
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