Alternatives and similar repositories for cnn-text-classification-master

Users that are interested in cnn-text-classification-master are comparing it to the libraries listed below

• foamliu / Sentiment-Analysis
  细粒度用户评论情感分析
  ☆123Updated 7 years ago
• qxde01 / sentiment_classify
  基于keras的评论文本情感分类
  ☆43Updated 5 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
• wavewangyue / opinion-extraction
  评论上的情感分析：主题与情感词抽取
  ☆81Updated 5 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
• yanyusong / HAN
  使用分层注意力机制 HAN + 多任务学习 解决 AI Challenger 细粒度用户评论情感分析 。https://challenger.ai/competition/fsauor2018
  ☆58Updated 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
• mattzheng / LangueOne
  练习题︱基于今日头条开源数据的文本挖掘
  ☆84Updated 6 years ago
• natureLanguageQing / datafountain_news
  baseline分享-互联网新闻情感分析
  ☆11Updated 6 years ago
• ChasingStar95 / Text-Opinion-Mining
  电商评论观点挖掘
  ☆39Updated 6 years ago
• chapzq77 / LDA-SVM
  使用LDA+SVM进行文本的分类
  ☆22Updated 8 years ago
• pengshuang / AI-Comp
  AI-Challenger Baseline 细粒度用户评论情感分析
  ☆230Updated 6 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
• eguilg / OpinioNet
  2019之江杯人工智能大赛电商评论观点挖掘赛道top3
  ☆46Updated 5 years ago
• lmhgithi / 2019-sohu-finals
  2019搜狐校园算法大赛。决赛解决方案ppt、实体lgb单模代码
  ☆71Updated 6 years ago
• hehuihui1994 / EA
  情绪原因识别、情绪分类、情绪词典构建
  ☆71Updated 7 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
• 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
• xmxoxo / Text-Opinion-Mining
  电商评论观点挖掘
  ☆43Updated 4 years ago
• Wangpeiyi9979 / InformationExtractionDemo
  一个关于百度2019语言与智能技术竞赛信息抽取 (http://lic2019.ccf.org.cn/kg) 的简单Demo， 模型采用BERT+CNN ( https://github.com/Wangpeiyi9979/IE-Bert-CNN )。 Demo使用Fl…
  ☆126Updated 6 years ago
• murray-z / Multi_Label_TextCNN
  textcnn多标签文本分类
  ☆37Updated 7 years ago
• NeilGY / NLP-Text
  NLP的一些小例子,如:文本分类、文本纠错、关键词提取、自动摘要等
  ☆23Updated 6 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
• 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
• sea-boat / nlp_lab
  Code lab for NLP. Including doc2txt,tf-idf,cnn,text classify,hmm cws,crf ner.
  ☆42Updated 7 years ago
• charlesXu86 / PAPER-In-CODE
  NLP相关的paper代码复现。主要包括ACL，AAAI，EMNLP等顶会论文。
  ☆88Updated 3 years ago
• srtianxia / opinion_mining
  之江杯-电商评论观点挖掘 rank30
  ☆15Updated 5 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
• scruel / sentiment_analysis
  基于 SVM 的细粒度情感分析
  ☆24Updated 6 years ago
• unclegem / Sentiment-analysis
  互联网新闻情感分析赛题baseline
  ☆42Updated 6 years ago