Alternatives and similar repositories for Dependency_SentimentAnalysis

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

• twjiang / NamedEntity_realtion_extraction
  基于句法分析的命名实体关系抽取程序
  ☆65Updated 9 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
• NUSTM / PMI
  根据褒贬种子词，利用SO-PMI构建情感词典
  ☆26Updated 9 years ago
• heyangHEY / BERT-CRF
  之江-电商评论观点挖掘的比赛，基于pytorch-transformers版本，暂时只实现了BERT做aspect+opinion+属性分类+情感极性的联合标注，还未加上CRF。
  ☆32Updated 5 years ago
• scruel / sentiment_analysis
  基于 SVM 的细粒度情感分析
  ☆24Updated 6 years ago
• foamliu / Sentiment-Analysis
  细粒度用户评论情感分析
  ☆123Updated 6 years ago
• rebornfly / RNN-Attention
  两层attention 的lstm评论情感分析
  ☆22Updated 7 years ago
• liuhuanyong / DocSentimentAnalysis
  Syntax and Ruler-Based Doc sentiment analysis 基于依存句法规则的篇章级情感分析demo
  ☆107Updated 6 years ago
• reapaer / SentimentAnalysis
  基于情感词典的文本情感极性分析
  ☆27Updated 8 years ago
• chapzq77 / LTP_Python_Interface
  根据自己搭的 LTP 服务器，实现：分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标、命名实体的抽取：人名，地名，机构名、三元组的抽取：主谓宾，动宾关系，介宾关系，（实体1，关系，实体2）
  ☆144Updated 7 years ago
• 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
• MaximTian / fact_triple_extraction
  采用依存句法分析进行关系抽取
  ☆21Updated 7 years ago
• AidenHuen / SMP-Keyword-Extraction
  CSDN博客的关键词提取算法，融合TF，IDF，词性，位置等多特征。该项目用于参加2017 SMP用户画像测评，排名第四,在验证集中精度为59.9%，在最终集中精度为58.7%。启发式的方法，通用性强。
  ☆30Updated 7 years ago
• hehuihui1994 / EA
  情绪原因识别、情绪分类、情绪词典构建
  ☆70Updated 7 years ago
• chaoming0625 / WaiMaiOpinionMiner
  细粒度情感分析repository1：Wai Mai Opinion Miner，细粒度情感分析系统GUI demo。
  ☆112Updated 9 years ago
• Little-girl-1992 / ShortTextClassification
  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
• chaoming0625 / FineGrainedOpinionMining
  细粒度情感分析repository2：细粒度情感分析接口，aspect-based sentiment analysis based on HMM.
  ☆45Updated 8 years ago
• shibing624 / text-feature
  文本特征提取，适用于小说，论文，议论文等文本，提取词语、句子、依存关系等特征。python开发。
  ☆41Updated 6 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
• pengshuang / AI-Comp
  AI-Challenger Baseline 细粒度用户评论情感分析
  ☆229Updated 6 years ago
• lzc1 / Relation_extraction
  面向金融领域的实体关系抽取
  ☆51Updated 6 years ago
• l294265421 / train_word2vec_and_cluster_word
  使用gensim训练word2vec模型并对训练得到词向量聚类
  ☆15Updated 7 years ago
• yanyusong / HAN
  使用分层注意力机制 HAN + 多任务学习 解决 AI Challenger 细粒度用户评论情感分析 。https://challenger.ai/competition/fsauor2018
  ☆58Updated 6 years ago
• sxlprince / attention-based-lstm-for-aspect-level-sentiment-classification
  paper reading
  ☆20Updated 6 years ago
• wangdomg / NER-Based-On-BiLSTM-CRF
  用TensorFlow实现的基于双向LSTM+CRF的命名实体识别。
  ☆14Updated 7 years ago
• bojone / ee-2019-baseline
  面向金融领域的事件主体抽取（ccks2019），一个baseline
  ☆119Updated 6 years ago
• cjymz886 / text_bert_cnn
  在bert模型的pre_training基础上进行text_cnn文本分类
  ☆78Updated 5 years ago
• lsvih / chinese-customer-review
  Dataset from 'Character-based BiLSTM-CRF Incorporating POS and Dictionaries for Chinese Opinion Target Extraction'
  ☆44Updated 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
• XingyanLee / Chinese-NER
  bilstm _Attention_crf
  ☆37Updated 6 years ago