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基于word2vec的关键词提取
☆33Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for keyextract_word2vec
Users that are interested in keyextract_word2vec are comparing it to the libraries listed below
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- 该库是一个项目集，包括文本分类、多标签分类、细粒度情感分析、命名实体识别，以及部分数据集等☆202Updated 6 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。☆114Updated 5 years ago
- 该项目是短文本分类，目前应用于新闻标签的分类☆32Updated 7 years ago
- 嵌入Word2vec词向量的RNN+ATTENTION中文文本分类☆151Updated 4 years ago
- 基于python gensim 库的LDA算法 对中文进行文本分析，很难得，网上都是英文的，基本上没有中文的，需要安装jieba分词进行分词，然后去除停用词最后才能使用LDA☆136Updated 5 years ago
- CNN, LSTM, NBOW, fasttext 中文文本分类☆121Updated 5 years ago
- CNN 实现文本分类☆183Updated 3 years ago
- 搜狗新闻语料训练的word2vec中文模型☆68Updated 7 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆104Updated 7 years ago
- 利用Doc2Vec计算文本相似度☆138Updated 7 years ago
- 提出基于划分的LDA主题模型 (PLDA)。对传统LDA模型进行改进，考虑中长篇文档篇章结构较为清晰，传统LDA在处理中长篇文档时不能识别每个篇章的主题，提出基于划分的LDA主题模型，对中长篇文档如新闻报道】国务院工作报告等按照段落进行划分，先拆后合，并将其效果与传统LDA…☆40Updated 5 years ago
- Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,…☆144Updated 7 years ago
- 基于预训练模型（BERT，BERT-wwm）的文本分类模板，CCF BDCI新闻情感分析A榜4/2735。☆268Updated 4 years ago
- 计算新闻文本类情感分析（采用TF-IDF，余弦距离，情感依存等算法）☆58Updated 7 years ago
- 基于情感字典的情感分析模型☆41Updated 8 years ago
- AI-Challenger Baseline 细粒度用户评论情感分析☆229Updated 6 years ago
- 新闻上的文本分类：机器学习大乱斗☆180Updated 6 years ago
- NLP 以及相关的学习实践☆40Updated 3 years ago
- CSDN博客的关键词提取算法，融合TF，IDF，词性，位置等多特征。该项目用于参加2017 SMP用户画像测评，排名第四,在验证集中精度为59.9%，在最终集中精度为58.7%。启发式的方法，通用性强。☆30Updated 7 years ago
- 根据自己搭的 LTP 服务器，实现：分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标、命名实体的抽取：人名 ，地名，机构名、三元组的抽取：主谓宾，动宾关系，介宾关系，（实体1，关系，实体2）☆144Updated 7 years ago
- Keyword extraction based on TF-IDF on specific corpus. 基于特定语料库的TF-IDF的中文关键词提取☆159Updated 6 years ago
- 细粒度用户评论情感分析☆123Updated 6 years ago
- 多标签文本分类☆54Updated 6 years ago
- lda 主题模型 用于主题提取和文本分类☆26Updated 7 years ago
- 基于ltp的简单评论观点抽取模块☆116Updated 6 years ago
- 使用gensim训练word2vec模型并对训练得到词向量聚类☆15Updated 7 years ago
- bert文本分类，ner, albert，keras_bert，bert4keras，kashgari，fastbert，flask + uwsgi + keras部署模型，时间实体识别，tfidf关键词抽取，tfidf文本相似度，用户情感分析☆195Updated 10 months ago
- Python中文文本挖掘：使用机器学习方法进行情感分析。☆103Updated 6 years ago
- 基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型☆60Updated 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…☆45Updated 5 years ago