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☆13Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for ctrip
Users that are interested in ctrip are comparing it to the libraries listed below
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- 用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析☆79Updated 6 years ago
- 慕课网公开课：数据预处理☆75Updated 6 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☆139Updated 6 years ago
- 文本分类是指在给定分类体系下 , 根据文本的内容自动确定文本类别的过程。首先我们根据scrapy爬虫根据中国知网URL的规律，爬取70多万条2014年公开的发明专利，然后通过数据清洗筛选出了60多万条含标签数据。通过TF-IDF对60多万条本文进行词频提取，依照词频排序提取…☆108Updated 7 years ago
- 该资源为调用大连理工情感词典实现的情感分析和情绪分类，并与SnowNLP进行对比。基础性文章，希望对您有所帮助~☆103Updated 5 years ago
- Scrapy 新浪微博搜索爬虫☆17Updated 6 years ago
- 根据褒贬种子词，利用SO-PMI构建情感词典☆26Updated 10 years ago
- 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。目的是克服用户打分和评论不一致，实时对在线民宿的满意度评测，包含在线评论采集和情感可视化分析。搭建了百度地图POI查询入口，可以进行自动化的批量查询 POI …☆438Updated last year
- 对微博评论进行情感三分类(正面,中性,负面)☆17Updated 5 years ago
- 使用Python进行自然语言处理相关实践，如新词发现，主题模型，隐马尔模型词性标注，Word2Vec，情感分析☆52Updated 6 years ago
- 基于情感词典的文本情感极性分析☆27Updated 8 years ago
- 文本特征提取，适用于小说，论文，议论文等文本，提取词语、句子、依存关系等特征。python开发。☆42Updated 7 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 7 years ago
- BTM实现代码☆101Updated 3 years ago
- 利用文本挖掘技术进行新闻热点关注问题分析☆170Updated 7 years ago
- Python中文文本挖掘：使用机器学习方法进行情感分析。☆103Updated 7 years ago
- 中文商品评论短文本分类器，可用于情感分析☆368Updated 4 years ago
- 借助Python抓取微博数据，并对抓取的数据进行情绪分析☆373Updated 2 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、☆84Updated 6 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 8 years ago
- 某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆123Updated 6 years ago
- 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☆201Updated 6 years ago
- 微博超级话题爬虫，微博词频统计+情感分析+简单分类，新增肺炎超话爬取数据☆300Updated 5 years ago
- lda 主题模型 用于主题提取和文本分类☆26Updated 8 years ago
- 基于selenium的轻量级新浪微博爬虫，可实现：1.后台自动爬取微博搜索结果/2.按时间段爬取搜索结果/3.爬取用户基本信息☆51Updated 6 years ago
- 中文文本分析工具、语料、预训练模型相关资源汇总。☆144Updated 4 months ago
- 中文文本聚类☆123Updated 3 years ago
- NLP 以及相关的学习实践☆40Updated 3 years ago
- Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,…☆143Updated 7 years ago
- 使用scik-learn 实现k-means，KNN,SVM,贝叶斯，topic_extraction等算法，同时评估分类的准确率 ，召回率和F值。语料库是中文文本☆43Updated 8 years ago