hchhtc123 / AttributeLevel-EmotionAnalysis-WebSystem
基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析模型，并基于前后端分离式架构完成属性级情感分析Web系统搭建，通过细粒度情感分析帮助用户和商家更好决策。
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Alternatives and similar repositories for AttributeLevel-EmotionAnalysis-WebSystem:
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- THUCNews中文文本分类数据集，该数据集包含84万篇新闻文档，总计14类；在该模型的基础上测试多个版本bert分类效果。☆58Updated 4 years ago
- 细粒度的情感分析（属性词提取，句法依存分析）☆35Updated last year
- bert文本多分类(情感分析)、bert-bilstm-crf序列标注任务(快递地址的序列标注任务)☆31Updated 3 years ago
- 基于Bert的文本情感分析模型（含semeval14数据集）☆12Updated 5 years ago
- 使用bert实现京东评论的情感分析(文本分类)☆39Updated last year
- 中文二分类，bert+TextCNN 两种实现方法☆21Updated 2 years ago
- 本项目主要是利用LSTM来对中文文本进行情感分类，包含四个类别（愤怒，焦虑，抑郁，伤感）☆54Updated 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。☆45Updated 4 years ago
- 基于文本的情感-原因对抽取(ECPE)与抑郁情绪原因识别系统☆12Updated 3 years ago
- 基于bert的文本情感分析☆12Updated 2 years ago
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- 使用pytorch， 基于textCNN以及BiLSTM进行中文情感分析、 文本分类☆61Updated 5 years ago
- 基于豆瓣电影打分的评论文本分类，使用tf-idf/word2vec/bert方法构造词向量，利用svm和逻辑回归模型进行分类☆14Updated 3 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。☆106Updated 5 years ago
- Python实现中文文本关键词抽取，分别用了TF-IDF、LDA、RNN、LSTM和LR-SGD两 类共五种方法，全网最全没有之一。☆59Updated 4 years ago
- 毕业设计：基于Bert_Position_BiLSTM_Attention_CRF_LSTMDecoder的法律文书要素识别☆54Updated 3 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）☆99Updated 4 years ago
- 用户评价情感分析系统☆20Updated 5 years ago
- 基于word2vec预训练词向量； textCNN 模型 ；charCNN 模型 ；Bi-LSTM模型；Bi-LSTM + Attention 模型 ；Transformer 模型 ；ELMo 预训练模型 ；BERT 预训练模型的文本分类项目☆116Updated 4 years ago
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- Apply ML on weibo sentiment. 疫情背景下微博文本情感分析与可视化☆43Updated 2 months ago
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