MatoYing / TextMiningLinks
一个比较全面的文本挖掘过程。包含了利用机器学习和文本挖掘技术完成情感分析模型搭建；利用情感极性判断与程度计算来判断情感倾向；利用词频和TF-IDF挖掘出正负文本中的关键点情况；利用文本挖掘相关算法找到平台中用户讨论的集中点。
☆39Updated 8 months ago
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- 数据科学基础大作业：实现的技术包括利用python爬虫，爬取关键词搜索的微博正文，特定微博下的评论；预处理微博文本；手写textRank；聚类，kmeans，DBSCAN，层次聚类；情感词典情感分析；pyecharts可视化绘图☆77Updated 2 years ago
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- 基于各种机器学习和深度学习的中文微博情感分析☆626Updated 2 years ago
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- 针对微博平台的微博文本数据进行舆情分析项目，内容有微博爬虫、LDA主题分析和情感分析☆73Updated 2 years ago
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- 利用微博热点话题舆情聚类分析☆303Updated 5 years ago
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- 基于淘宝、京东爬虫及商品评论情感分析的商品评价系统☆98Updated 2 years ago
- 基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析☆102Updated 6 months ago
- ☆144Updated 2 years ago
- 毕业设计，基于自然语言处理的微博用户情感分析系统☆36Updated 3 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。☆42Updated 3 years ago
- 文本数据挖掘课程大作业，实现一个情感分类系统，分别采用情感词典法、 传统的机器学习方法和深度学习方法实现情感分类，并对比性能。☆59Updated 2 years ago
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