WisePanda007 / douban_sentiment
基于lstm，word2vec做的豆瓣网电影评论情感分析，后期会进行整理并使用textcnn
☆15Updated 5 years ago
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- 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☆100Updated 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 4 years ago
- 用LSTM进行文本的情感分析☆185Updated 5 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
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- 微博情感分析 中文 八分类 贝叶斯☆18Updated 6 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…☆145Updated 2 years ago
- 本项目主要是利用LSTM来对中文文本进行情感分类，包含四个类别（愤怒，焦虑，抑郁，伤感）☆54Updated 5 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）☆101Updated 4 years ago
- 本科毕业设计的内容，社交媒体文本中的情感分析，运用了情感字典和机器学习的方法☆57Updated 7 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☆90Updated 6 years ago
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- 使用CNN网络对用户评论进行情感分析☆24Updated 7 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☆92Updated 3 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
- 酒店评论情感分析（机器学习、情感词典）☆54Updated 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 4 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。☆109Updated 5 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated 8 months ago
- 软件工程课程设计项目/Lab409：基于词典方法和机基于器学习方法的中文情感倾向分析（Web）☆121Updated 7 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
- 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.☆76Updated 2 years ago
- 携程/榛果民宿实时评论挖掘软件，包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/ UGC 数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示 Demo。基于在线民宿 UGC 数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和 NLP 相关的处理，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。主要…☆75Updated 4 years ago
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