Jie-Wang-310 / vivo_comments_analysisLinks
vivo手机京东平台上评论信息的情感分析
☆14Updated 5 years ago
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- 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
- 情感分析三分类☆29Updated 10 months ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆135Updated 6 years ago
- 微博情感分析☆30Updated 7 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 3 years ago
- 细粒度的情感分析(属性词提取,句法依存分析)☆35Updated 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☆122Updated 6 years ago
- 基于深度学习的中文评论情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析(二分类+九分类),可以判定积极和消极,对于消极评论,还可以判断其具体类别,比如物流不好或者服务差等等。☆47Updated 5 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%☆44Updated 5 years ago
- 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…☆33Updated 5 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
- 对微博评论进行情感三分类(正面,中性,负面)☆16Updated 5 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.☆79Updated 2 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)☆103Updated 4 years ago
- 基于神经网络的中文文本情感分析算法☆16Updated 7 years ago
- 以聚类算法、LDA主题模型、分类器为基础,完成对Twitter语料的基于地理位置的主题事件挖掘,并对主题事件进行细粒度的情绪分析☆35Updated 6 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
- 使用CNN网络对用户评论进行情感分析☆24Updated 7 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 7 years ago
- 基于深度学习(LSTM)的情感分析(京东商城数据)☆176Updated 4 years ago
- 根据关键词爬取微博内容并进行情感分析☆16Updated 5 years ago
- 汽车之家口碑网某车型的评论数据情感分析☆31Updated 6 years ago
- 使用pytorch, 基于textCNN以及BiLSTM进行中文情感分析、 文本分类☆63Updated 5 years ago
- Emotional Analysis of Comments on Commodities, based on word2vec+LSTM☆20Updated 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
- 本软件包括对于百度外卖平台的原始评论采集、评论情感计算并分类展示、以及对于用户打分、服务评分等结构化数据进行可视化三个主要功能模块。本软件的主要技术特征在于改造和使用了网络爬虫,来为本软件提供实时数据采集的能力,并将评论情感极性分析和用户打分相结合,在首先考虑用户打分的情况…☆45Updated 4 years ago
- 一个BERT+BiLSTM的情感分析 BaseLine☆24Updated 5 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。☆114Updated 5 years ago
- mlp/rnn/gru + attention 实现文本情感分析☆22Updated 6 years ago