JiangYanting / Taidi_2020_Data_Ming_C
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)
☆62Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for Taidi_2020_Data_Ming_C:
Users that are interested in Taidi_2020_Data_Ming_C are comparing it to the libraries listed below
- 近年来,随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道,各类社情民意相关的文本数据量不断攀升,给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时,随着大数据技术的发展,建立基于自然语言处理技术的…☆31Updated 4 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☆40Updated 4 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…☆71Updated 3 years ago
- LSTM,TextCNN,fastText情感分析,模型用 tf_serving 和 flask 部署成web应用☆41Updated 5 years ago
- 零基础入门NLP - 新闻文本分类 正式赛第一名方案☆228Updated 4 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、☆79Updated 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)☆99Updated 4 years ago
- 文本聚类 k-means算法及实战☆54Updated 6 years ago
- THUCNews中文文本分类数据集,该数据集包含84万篇新闻文档,总计14类;在该模型的基础上测试多个版本bert分类效果。☆58Updated 3 years ago
- 基于知识图谱的党史可视化平台☆22Updated 5 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。☆28Updated 2 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。☆63Updated last year
- 该库是一个项目集,包括文本分类、多标签分类、细粒度情感分析、命名实体识别,以及部分数据集等☆195Updated 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)☆54Updated 5 years ago
- ☆34Updated 2 years ago
- 知识图谱初探,关系抽取,实体抽取,基于kb的问答,基于es的问答,知识图谱可视化☆61Updated 5 years ago
- 爬取金融数据,利用neo4j构建金融知识图谱,进而搭建金融问答系统。☆61Updated 2 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☆114Updated 5 years ago
- 2021软件杯-新闻智分系统项目开源,基于PaddleHub通过预训练模型ERNIE-Tiny在整合与爬取的新闻10分类数据集上进行微调完成模型训练,可实现精细的新闻长文本10分类任务。最后基于PyQt5完成GUI可视化界面开发以及基于VUE+FastAPI完成该项目的we…☆21Updated 3 years ago
- 金融知识图谱构建☆136Updated 6 years ago
- 通过python爬虫获取人民网、新浪等网站新闻作为训练集,基于BERT构建新闻文本分类模型,并结合node.js + vue完成了一个可视化界面。☆40Updated 2 years ago
- 该项目通过新闻数据集演示文本分类全流程:数据清洗,模型训练,模型部署和前端展示。使用的模型和工具:pytorch,bert,streamlit☆18Updated 2 years ago
- 对舆情事件进行词云展示,对评论进行情感分析和观点抽取。情感分析基于lstm 的三分类,观点抽取基于AP 算法的聚类和MMR的抽取☆179Updated 6 years ago
- 农业领域知识图谱的构建,包括数据爬取(百度百科)、数据分类、利用结构化数据生成三元组、非结构化数据的分句(LTP),分词(jieba),命名实体识别(LTP)、基于依存句法分析(主谓关系等)的关系抽取和利用neo4j生成可视化知识图谱☆246Updated 4 years ago
- 利用文本挖掘技术进行新闻热点关注问题分析☆156Updated 6 years ago
- 今日头条中文新闻(文本)分类数据集☆63Updated 6 years ago
- 天池-Datawhale 零基础入门NLP-新闻文本分类 最终榜Top10分享☆56Updated 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☆47Updated last year
- 书籍知识图谱推荐系统☆54Updated 2 years ago
- 中文情感分析-textcnn☆24Updated last year