Alternatives and similar repositories for LDA-SVM

Users that are interested in LDA-SVM are comparing it to the libraries listed below

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  中文文本情感分类利用cnn
  ☆20Updated 6 years ago
• wavewangyue / opinion-extraction
  评论上的情感分析：主题与情感词抽取
  ☆81Updated 5 years ago
• SeanLee97 / short-text-classification
  SVM, FastText, TextCNN, BiGRU, CNN-BiGRU在短分本分类上的对比
  ☆87Updated 6 years ago
• mattzheng / LangueOne
  练习题︱基于今日头条开源数据的文本挖掘
  ☆84Updated 6 years ago
• fierceX / NER_BiLSTM_CRF_Chinese
  BiLSTM_CRF中文实体命名识别
  ☆46Updated 7 years ago
• heyangHEY / BERT-CRF
  之江-电商评论观点挖掘的比赛，基于pytorch-transformers版本，暂时只实现了BERT做aspect+opinion+属性分类+情感极性的联合标注，还未加上CRF。
  ☆32Updated 6 years ago
• liuhuanyong / DocSentimentAnalysis
  Syntax and Ruler-Based Doc sentiment analysis 基于依存句法规则的篇章级情感分析demo
  ☆107Updated 6 years ago
• yanghanxy / New-Word-Detection
  新词发现算法(NewWordDetection)
  ☆93Updated 4 years ago
• liuhuanyong / KeyInfoExtraction
  Self complemented Key infomation extraction including keywords, abstract from text using algorithm like textrank ,tfidf 基于Textrank算法的文本摘要…
  ☆54Updated 7 years ago
• AidenHuen / SMP-Keyword-Extraction
  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
• cjymz886 / text_bert_cnn
  在bert模型的pre_training基础上进行text_cnn文本分类
  ☆79Updated 5 years ago
• foamliu / Sentiment-Analysis
  细粒度用户评论情感分析
  ☆123Updated 7 years ago
• kyzhouhzau / Bert-BiLSTM-CRF
  This model base on bert-as-service. Model structure : bert-embedding bilstm crf.
  ☆37Updated 6 years ago
• lzc1 / Relation_extraction
  面向金融领域的实体关系抽取
  ☆51Updated 6 years ago
• demoyhui / KeywordExtraction
  基于LDA和TextRank的关键子提取算法实现
  ☆23Updated 8 years ago
• EliasCai / viewpoint-mining
  参考NER，基于BERT的电商评论观点挖掘和情感分析
  ☆43Updated 6 years ago
• ZhengZixiang / chip2018_task2_question_pairs_matching
  CHIP2018评测任务2，平安医疗科技智能患者健康咨询问句匹配大赛baseline，BiLSTM+特征工程计算相似性，10折交叉验证平均投票做bagging，F1值0.83左右，rank16。
  ☆19Updated 6 years ago
• fangwater / Medical-named-entity-recognition-for-ccks2017
  A LSTM+CRF model for the seq2seq task for Medical named entity recognition in ccks2017
  ☆80Updated 8 years ago
• SteveKGYang / LDA-based-Keyword-Extraction
  复现了论文《基于主题模型的短文本关键词抽取及扩展》的代码
  ☆31Updated 4 years ago
• bojone / ee-2019-baseline
  面向金融领域的事件主体抽取（ccks2019），一个baseline
  ☆119Updated 6 years ago
• jiangzhongkai / NLP_From_Zero_to_One
  主要是实现nlp常用网络以及结果比较，各模型的优劣势，如:FastText,TextCNN,TextRNN,TextRCNN,BiLSTM,Seq2seq,BERT,Transformer,ELMo以及Attention机制等等。
  ☆46Updated 6 years ago
• zhengyima / ncov_sentiment
  疫情期间网民情绪识别比赛baseline，使用BERT进行端到端的fine-tuning，datafountain平台，平台评测F1值0.716。
  ☆36Updated 5 years ago
• baiyyang / medical_ner_crfsuite
  基于条件随机场的医疗电子病例的命名实体识别
  ☆114Updated 7 years ago
• RicherDong / NER-LOC
  中文命名实体识别& 中文命名实体检测 python实现 基于字+ 词位 分别使用tensorflow IDCNN+CRF 及 BiLSTM+CRF 搭配词性标注实现中文命名实体识别及命名实体检测
  ☆65Updated 6 years ago
• kdsec / chinese-opinion-target-extraction
  Pytorch implementation of "Character-based BiLSTM-CRF Incorporating POS and Dictionaries for Chinese Opinion Target Extraction", ACML2018
  ☆60Updated last year
• cjymz886 / find-Chinese-medical-words
  发现新词 无监督词库生成 医学词库生成 发现未登录词
  ☆79Updated 4 years ago
• liuhuanyong / TextFeatureExtraction
  Self complemented text feature extraction using algorithms including CHI, DF, IG, MI for the experiment of text classification based on s…
  ☆49Updated 7 years ago
• wangdomg / NER-Based-On-BiLSTM-CRF
  用TensorFlow实现的基于双向LSTM+CRF的命名实体识别。
  ☆14Updated 7 years ago
• MenglinLu / LDA-based-on-partition-PLDA-
  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…
  ☆41Updated 6 years ago
• littletiger0712 / text-classification-mutli-label
  多标签文本分类
  ☆53Updated 6 years ago