HesseSummer / junkMailDetectLinks
垃圾邮件检测 词袋模型+机器学习、word2vec+cnn
☆19Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for junkMailDetect
Users that are interested in junkMailDetect are comparing it to the libraries listed below
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- 爬取豆瓣电影官网上的前200条评论并进行情感分析，并且生成词云☆19Updated 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 6 years ago
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- 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☆44Updated 5 years ago
- 本次课程体系由复旦大学肖仰华教授策划，讲者为复旦大学、华为云、湖南大学、华东师范大学、上海财经大学、东华大学、苏州大学等青年学者。课程在国内多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 知识图谱课程全面系统讲授、研讨知识图谱相关概念与技术主题，对当前行业落地过程的一系列困难进行答…☆10Updated 5 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。☆70Updated 2 years ago
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- 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。☆31Updated 6 years ago
- 电商评论情感分析平台☆15Updated 2 years ago
- 基于CNN、RNN、GCN、BERT的中文文本分类☆44Updated 2 years ago
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- 情感分析三分类☆30Updated last year
- 毕业设计--面向高考招生咨询的问答系统设计与实现☆104Updated 2 years ago
- 2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品（论文与代码）☆68Updated 5 months ago
- 软件工程课程设计项目/Lab409：基于词典方法和机基于器学习方法的中文情感倾向分析（Web）☆126Updated 8 years ago
- 疫情期间网民情绪识别比赛baseline，使用BERT进行端到端的fine-tuning，datafountain平台，平台评测F1值0.716。☆35Updated 5 years ago
- 携程/榛果民宿实时评论挖掘软件，包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/ UGC 数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示 Demo。基于在线民宿 UGC 数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和 NLP 相关的处理，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。主要…☆81Updated 5 years ago
- 疫情期间互联网虚假新闻检测实现代码和解析☆12Updated 5 years ago
- 练手项目：Comment of Interest 电商文本评论数据挖掘 （爬虫 + 观点抽取 + 句子级和观点级情感分析）☆104Updated 5 years ago
- 计算新闻文本类情感分析（采用TF-IDF，余弦距离，情感依存等算法）☆58Updated 8 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 Scrapy 的新闻智能分类微信小程序，是一个文本分类相关的应用，目的是打造出一个可以对新闻进行智能分类的微信小程序。技术栈：Python + Scrapy + MongoDB + scikit-learn + Flask + 微信小程序，涉及爬虫、文本分类、Web …☆63Updated 6 years ago
- 依据香港中文大学设计的规则系统，先用小样本评论建立初始关键词库，再结合18种句式逐条匹配评论，能够快速准确地识别评论对象及情感极性。经多次迭代优化关键词库后，达到较高准确率的基础上，使用Tableau进一步分析数据，识别出客户集中关注的商品属性、普遍好评差评的商品属性；通过…☆57Updated 8 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。☆119Updated 6 years ago
- bert文本多分类(情感分析)、bert-bilstm-crf序列标注任务(快递地址的序列标注任务)☆33Updated 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）。☆96Updated 6 years ago
- NLP homework:RNN+Attention机器翻译模型, Transormer代码学习☆29Updated 7 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%☆43Updated 5 years ago
- 虚假新闻检测多模态识别第一名解决方案☆41Updated 6 years ago
- Using Bi-LSTM model for NER in English.☆31Updated 7 years ago