Wiskia / Spamer-Detect-System
对汽车之家论坛里的评论数据处理和分析,利用用户潜在行为数据得出用户行为特征,采用LDA主题模型得出用户评论的主题特征,采用Word2Vec词向量模型得出用户评论的文本内容特征,采用K-Means聚类得出水军文本类别,结合用户行为特征,最终实现了对网络水军的识别。
☆24Updated 5 years ago
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- 以nlp中情感分析为例,从没有打过标签的语料开始一步步教你怎么去打标签,然后分别以传统的机器学习模型SVM和深度学习模型LSTM去建模。☆34Updated 5 years ago
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- 基于情感字典的情感分析模型☆40Updated 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
- 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☆183Updated 6 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆135Updated 6 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…☆44Updated 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
- 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)☆102Updated 4 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
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆102Updated 7 years ago
- 以聚类算法、LDA主题模型、分类器为基础,完成对Twitter语料的基于地理位置的主题事件挖掘,并对主题事件进行细粒度的情绪分析☆35Updated 6 years ago
- 朴素贝叶斯实现的文本分类(新闻分类)☆61Updated 9 years ago
- 豆瓣Top250影评爬虫(用于情感分析语料)☆21Updated 2 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
- 爬取京东商品所有评论,利用情感分析,判断商品是否值得买☆61Updated 5 years ago
- 文本热点挖掘,基于DBSCAN聚类模型,对文本的热点事件进行挖掘☆43Updated 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
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