RedForestLonvor / Performance-in-Fine-Classification-of-Short-Text-in-Commodity-FinanceLinks
使用了多种主流的文本深度学习模型进行了中文商品金融文本的精细化分类和情感分类，可用于对商品评价进行量化分析
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- 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
- 对豆瓣影评进行文本分类情感分析，利用爬虫豆瓣爬取评论，进行数据清洗，分词，采用BERT、CNN、LSTM等模型进行训练，采用tensorboardX可视化训练过程，自然语言处理项目\A project for text classification, based on to…☆160Updated 2 years ago
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆176Updated 4 years ago
- 一个自然语言处理的可视化系统，实现自动生成词云图、文章关键信息提取、多文档主题分布、文本分类等功能，还有一些业务数据的可视化图表展示。☆36Updated 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、☆80Updated 6 years ago
- 基于bert的情感分析（pytorch）☆31Updated 5 years ago
- 这是一个基金评论与股票市场的情感分析项目，目的是手动爬取天天基金网基民评论与东方财富网股市行情的资讯，从基民评论、重仓股票、市场行情三个方面出发，使用情感词典与LDA模型进行分析，从而做出是否值的购买基金的决策。带有标签clean的是清洗后的爬虫数据，没有带标签的是原始数据…☆28Updated last week
- Chinese corpus sentiment analysis. 谭松波酒店评论中文文本情感分析☆58Updated last week
- 毕业设计，基于自然语言处理的微博用户情感分析系统☆36Updated 2 years ago
- 微博/新闻文本分类及其评论情感分析|舆情☆19Updated last year
- 情感分析三分类☆29Updated 10 months 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
- 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bert实现京东评论的情感分析(文本分类)☆45Updated 2 years ago
- 为了通过影评数据反应电影《流浪地球》的口碑以及其造成热度，并核实网络水军恶意对其刷差评现象是否存在，本文利用猫眼PC端接口，通过控制时间参数，动态爬取了，《流浪地球》在2019年3月5日之前的54万余条影评数据。对这些数据进行预处理操作，特征处理，可视化分析后，引入了卷积神…☆27Updated 6 years ago
- sentiment analysis with chinese and english(LSTM). 通过LSTM实现中英文语句情感分析，来判断消极还是积极。☆52Updated 7 years ago
- 用户评价情感分析系统☆25Updated 3 months ago
- 使用CNN网络对用户评论进行情感分析☆24Updated 7 years ago
- 基于字符级卷积神经网络的细粒度的中文情感分析以及具体的应用，将顾客打分和评论情感进行两极映射，使用数据自动标注和基于弱监督预训练的数据增强方式自动扩充和优化数据集，实验证实了在情感分类中，使用本文的字符级卷积神经网络(C-CNN-SA)可以在不依赖分词的情况下，达到的精度和…☆45Updated 5 years ago
- 基于机器学习的商品评论情感分析——毕业 设计项目☆193Updated last year
- 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。☆67Updated 2 years ago
- 中文自然语言处理情感分析，多算法，多数据集☆15Updated 5 years ago
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