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PaddleHub实战:基于OCEMOTION的中文微情感分析系统,完整项目教程地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2211726
☆14Updated 4 years ago
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- 2021软件杯-新闻智分系统项目开源,基于PaddleHub通过预训练模型ERNIE-Tiny在整合与爬取的新闻10分类数据集上进行微调完成模型训练,可实现精细的新闻长文本10分类任务。最后基于PyQt5完成GUI可视化界面开发以及基于VUE+FastAPI完成该项目的we…☆25Updated 3 years ago
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- 飞桨常规赛:中文新闻文本标题分类9月第1名方案,分数0.9+,基于PaddleNLP通过预训练模型的微调完成新闻14分类模型的训练与优化☆19Updated 4 years ago
- 基于百度ERNIE和Pycorrector的文本编辑和批改的软件☆26Updated 3 years ago
- 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。☆69Updated 2 years ago
- 基于PaddleHub通过预训练模型Erine-tiny在中文7情感分类数据集OCEMOTION上进行微调训练从而实现较为精确的情感7分类任务,并完成了基于PyQt5的GUI及前后端分离式web端双端部署。☆34Updated 3 years ago
- 使用pytorch完成的一个多模态分类任务,文本和图像部分分别使用了bert和resnet提取特征(在config里可以组合多种模型),在我的小规模数据集上取得了良好的性能(验证集acc96%)☆80Updated 2 years ago
- 第十届大学生服务外包大赛--A01商品短文本分类。基于CNN、Bi-LSTM、Attention、Adversarial等方法实现商品短文本分类任务,并基于Flask开发Web版本的交互演示界面。☆29Updated 3 years ago
- 2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品(论文与代码)☆68Updated last month
- 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)☆57Updated 5 years ago
- 基于pytorch的不平衡数据的文本分类☆12Updated 3 years ago
- 电影评论情感分析,利用LSTM进行分类,数据集为IMDB情感分析数据集,使用已经训练好的词典向量模型☆26Updated 7 years ago
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- 使用bert进行中文方面级情感识别。☆25Updated 2 years ago
- A fast text sentiment analysis program currently supports English and Chinese. 一个快速实现文本情感分析的程序,目前支持英文和中文。☆49Updated 6 years ago
- 该项目通过新闻数据集演示文本分类全流程:数据清洗,模型训练,模型部署和前端展示。使用的模型和工具:pytorch,bert,streamlit☆17Updated 2 years ago
- LSTM,TextCNN,fastText情感分析,模型用 tf_serving 和 flask 部署成web应用☆43Updated 6 years ago
- 通过python爬虫获取人民网、新浪等网站新闻作为训练集,基于BERT构建新闻文本分类模型,并结合node.js + vue完成了一个可视化界面。☆41Updated 3 years ago
- ☆163Updated 2 years ago
- 基于知识图谱的心理咨询智能问答系统☆80Updated 2 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。☆116Updated 6 years ago
- 可以将bert相关模型在网站上进行展示、测试,后端使用flask,前端使用vue。☆11Updated 4 years ago
- 基于Bilstm + CRF的信息抽取模型☆36Updated 4 years ago
- 基于 RoBERTa-wwm-ext 模型的微博中文情绪识别☆36Updated 4 years ago
- 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。☆67Updated 4 years ago
- 多模型中文cnews新闻文本分类☆59Updated 5 years ago
- 基于pytorch+bilstm_crf的中文命名实体识别☆14Updated 3 years ago
- 基于pytorch进行文本多分类,主要模型为双向LSTM,预测准确率83%☆44Updated 5 years ago
- 壁画,墙壁上的艺术。作为建筑物的附属部分,壁画的装饰和美化功能使它成为环境艺术的一个重要方面。本项目基于PaddleHub的图像迁移模型msgnet进行行迁移学习,实现任意图片转换成壁画风格。☆17Updated 2 years ago
- 在SMP2020的微博情绪分类任务上,微调在中文预料上预训练的BERT模型,进行文本分类。☆114Updated 3 years ago