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包括数据清洗转换,使用包括机器学习和深度学习模型的训练,包括LSTM,GRU,Attention,Transformer,BERT,Satcking技术,传统的RF,XGBoost,GBDT,AdaBoost,SVM,NB模型等
☆11Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for NLP-Twitter-Covid-19
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- 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
- Pytorch Bert+BiLstm二分类☆42Updated 3 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☆91Updated 6 years ago
- 用gensim训练LDA模型,进行新闻文本主题分析☆77Updated 6 years ago
- 以京东评论作为数据集,使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 4 years ago
- 文本分类-文本挖掘-情感分析-文本生成实战☆14Updated 2 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。☆113Updated 5 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。☆146Updated 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
- 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☆120Updated 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
- 中文商品评论短文本分类器,可用于情感分析☆365Updated 3 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
- 数据集依据与“新冠肺炎”相关的230个主题关键词进行数据采集,抓取了2020年1月1日—2020年2月20日期间共计100万条微博数据,并对其中10万条数据进行人工标注,标注分为三类,分别为:1(积极),0(中性)和-1(消极)☆18Updated 4 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)。☆93Updated 6 years ago
- 使用中文情感词汇本体库进行情感分析,之后对每种情感的文本进行主题分析。Using Chinese Sentiment Dictionary for Sensitive Analysis, Then applying LDA Topic Analysis for each E…☆15Updated 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
- 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)☆55Updated 5 years ago
- 利用bert预训练模型生成句向量或词向量☆27Updated 4 years ago
- 基于BERT模型的中文文本情感分类☆37Updated 2 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
- 基于pytorch框架,针对文本分类的机器学习项目,集成多种算法(xgboost, lstm, bert, mezha等等),提供基础数据集,开箱即用,方便自己二次拓展,持续更新☆30Updated 2 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
- Public Behavior Analysis under the COVID-19 Emergency——Based on Weibo Mining☆10Updated 4 years ago
- 集成各种神经网络进行情感分类,包括CNN、LSTM、Transformer以及BERT等网络模型☆72Updated 6 years ago
- SMP 2020年微博情感分类评测任务 第六名解决方案☆69Updated 2 years ago
- 基于字符级卷积神经网络的细粒度的中文情感分析以及具体的应用,将顾客打分和评论情感进行两极映射,使用数据自动标注和基于弱监督预训练的数据增强方式自动扩充和优化数据集,实验证实了在情感分类中,使用本文的字符级卷积神经网络(C-CNN-SA)可以在不依赖分词的情况下,达到的精度和…☆45Updated 5 years ago
- using LSTM model for sentiment analysis.☆39Updated 6 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☆213Updated 4 years ago