FashtimeDotCom / emotion-analysis
基于朴素贝叶斯的情感分析
☆7Updated 8 years ago
Related projects: ⓘ
- 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☆53Updated 3 years ago
- LSTM,TextCNN,fastText情感分析,模型用 tf_serving 和 flask 部署成web应用☆39Updated 5 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 5 years ago
- 基于深度学习框架pytorch实现的中文文本分类,目前包括textcnn,textrnn,textrcnn,textrnn+attention,transformer☆40Updated 2 years ago
- 基于pytorch进行文本多分类,主要模型为双向LSTM,预测准确率83%☆36Updated 4 years ago
- 电影评论情感分析,利用LSTM进行分类,数据集为IMDB情感分析数据集,使用已经训 练好的词典向量模型☆22Updated 6 years ago
- 情感分析三分类☆28Updated last month
- 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.☆71Updated last year
- 文本聚类 k-means算法及实战☆54Updated 5 years ago
- 电商评论情感分析平台☆14Updated 8 months ago
- [不再更新]中文短文本情感分析 web 应用 | A web app about Chinese sentences sentiment analysis☆43Updated 5 years ago
- Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,…☆138Updated 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。☆100Updated 4 years ago
- 使用CNN网络对用户评论进行情感分析☆22Updated 6 years ago
- 第十届大学生服务外包大赛--A01商品短文本分类。基于CNN、Bi-LSTM、Attention、Adversarial等方法实现商品短文本分类任务,并基于Flask开发Web版本的交互演示界面。☆26Updated 2 years ago
- 一个BERT+BiLSTM的情感分析 BaseLine☆26Updated 4 years ago
- 电商评论情感分类☆15Updated 4 years ago
- 使用朴素贝叶斯、SVM、逻辑回归、RF、XGBoost、LightGBM的方法实现垃圾邮件分类任务,博客链接:https://blog.csdn.net/ljx0951/article/details/106116944☆43Updated last year
- 本项目的数据来自“互联网新闻情感分析”赛题。使用Bert-As-Service库中的中文Bert模型进行句向量的提取,加入全连接层后进行三分类。☆25Updated 4 years ago
- 垃圾邮件检测 词袋模型+机器学习、word2vec+cnn☆15Updated 5 years ago
- 基于word2vec的关键词提取☆31Updated 5 years ago
- 中文文本情感分类利用cnn☆20Updated 5 years ago
- 主要是实现nlp常用网络以及结果比较,各模型的优劣势,如:FastText,TextCNN,TextRNN,TextRCNN,BiLSTM,Seq2seq,BERT,Transformer,ELMo以及Attention机制等等。☆43Updated 5 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☆37Updated 4 years ago
- CNN 实现文本分类☆176Updated 2 years ago
- 本科毕业设计的内容,社交媒体文本中的情感分析,运用了情感字典和机器学习的方法☆54Updated 6 years ago
- 利用CNN,LSTM,CNN_LSTM,TextCNN,Bi-LSTM和传统的机器学习算法进行情感分析,参考:https://github.com/Edward1Chou/SentimentAnalysis☆84Updated 5 years ago
- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征,分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT(梯度提升决策树)。☆87Updated 5 years ago
- 基于情感字典的情感分析模型☆36Updated 7 years ago
- 朴素贝叶斯中文垃圾邮件分类器☆57Updated 8 years ago