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。
☆37Updated 2 months ago
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- ☆134Updated last year
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- 中文情感分类 | 基于三分类的文本情感分析☆27Updated last year
- 网络舆情态势及情感多维特征分析与可视化，bert用于微博情感分类，geopandas用于绘制情绪地图。项目还提供了轻量级的微博签到爬取，带有坐标。☆67Updated last month
- bilibili弹幕分析，包含爬虫、词云分析、词频分析、情感分析、构建衍生指标，可视化☆169Updated 2 years ago
- Chinese corpus sentiment analysis. 谭松波酒店评论中文文本情感分析☆58Updated last week
- 基于淘宝、京东爬虫及商品评论情感 分析的商品评价系统☆82Updated last year
- 在SMP2020的微博情绪分类任务上，微调在中文预料上预训练的BERT模型，进行文本分类。☆109Updated 3 years ago
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- [数据+代码] 经典的中文情感词典、情感分析停用词、程度副词、否定词表+中文金融情感词典（包括上市公司文本_正式和股吧社媒文本_非正式）...☆139Updated 2 years ago
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- 使用SO_PMI互信息算法、词向量法快速构建不同领域(手机、汽车等)的专业情感词典☆94Updated 3 years ago
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- 利用Python编程爬虫搜集微博平台上关于大学生网课的评论，使用SPSS、机器学习、自然语言处理等方法，对收集到的文本数据进行分词、数据清洗、词频统计和聚类分析。最后根据所得到的数据进行以及分析，发现目前在线教学 中学生体验的现状、趋势以及一些待解决的问题。☆45Updated 3 years ago