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毕业论文代码 + 评论文本数据获取+数据清洗+文本数据向量化+将数据放进分类器（KNN+Naive Bayes+SVM）中训练+结果评估
☆51Updated 3 years ago
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- 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
- 基于scikit-learn实现对新浪新闻的文本分类，数据集为100w篇文档，总计10类，测试集与训练集1:1划分。分类算法采用SVM和Bayes，其中Bayes作为baseline。☆107Updated 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☆105Updated 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
- 一个BERT+BiLSTM的情感分析 BaseLine☆25Updated 5 years ago
- sentiment analysis、情感分析、文本分类、基于字典、python、classification☆132Updated 4 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
- 文本聚类（Kmeans、DBSCAN、LDA、Single-pass）☆346Updated 4 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☆123Updated 5 years ago
- 基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型☆60Updated 6 years ago
- 利用bert预训练的中文模型进行文本分类 数据集中文情感分析语料chnsenticorp☆348Updated 5 years ago
- 中文商品评论短文本分类器，可用于情感分析☆364Updated 3 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
- 用gensim训练LDA模型 ，进行新闻文本主题分析☆78Updated 6 years ago
- 用LSTM进行文本的情感分析☆189Updated 5 years ago
- 中文微博语料库 情感二分类☆277Updated 5 years ago
- TextCNN Pytorch实现 中文文本分类 情感分析☆628Updated 6 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 5 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
- 情感分析三分类☆29Updated last year
- 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
- 细粒度的情感分析（属性词提取，句法依存分析）☆36Updated 2 years ago
- Python实现中文文本关键词抽取，分别用了TF-IDF、LDA、RNN、LSTM和LR-SGD两类共五种方法，全网最全没有之一。☆61Updated 4 years ago
- CNN 实现文本分类☆183Updated 3 years ago
- 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☆201Updated 6 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
- 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☆182Updated 6 years ago
- bert文本分类，ner, albert，keras_bert，bert4keras，kashgari，fastbert，flask + uwsgi + keras部署模型，时间实体识别，tfidf关键词抽取，tfidf文本相似度，用户情感分析☆195Updated last year
- 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