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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 5 years ago
Alternatives and similar repositories for NLP-Twitter-Covid-19
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- 用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析☆78Updated 6 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☆33Updated 2 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☆48Updated 6 years ago
- Pytorch Bert+BiLstm二分类☆41Updated 4 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☆92Updated 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。☆115Updated 5 years ago
- 文本分类-文本挖掘-情感分析-文本生成实战☆14Updated 2 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 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☆124Updated 5 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☆98Updated 4 years ago
- 改进的k-prototypes聚类算法☆19Updated 4 years ago
- 中文商品评论短文本分类器，可用于情感分析☆366Updated 3 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.☆81Updated 2 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 4 years ago
- 文本聚类（Kmeans、DBSCAN、LDA、Single-pass）☆348Updated 4 years ago
- 用LSTM进行文本的情感分析☆189Updated 5 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）☆57Updated 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。☆148Updated 6 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、☆81Updated 6 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☆109Updated 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☆214Updated 4 years ago
- 基于BERT模型的中文文本情感分类☆38Updated 2 years ago
- 文本分类， 双向lstm + attention 算法☆90Updated 5 years ago
- 文本聚类、tfidf、lda、doc2vec+kmeans等各种方法实现☆23Updated 5 years ago
- 一个基础且完整的细粒度情感分析（ABSA，Aspect based sentiment analysis）案例☆85Updated 5 years ago
- 某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆123Updated 6 years ago
- 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。☆69Updated 2 years ago
- ☆386Updated last year
- 面向细粒度的情感分析，2018年度AI Challenger全球AI挑战赛☆15Updated 3 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆136Updated 7 years ago