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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
☆13Updated 3 years ago
Alternatives and similar repositories for Emotion-analysis-system
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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 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
- 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
- 基于百度ERNIE和Pycorrector的文本编辑和批改的软件☆26Updated 3 years ago
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- LSTM，TextCNN，fastText情感分析，模型用 tf_serving 和 flask 部署成web应用☆43Updated 6 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）☆67Updated 2 weeks ago
- 基于火力发电厂知识问答库的检索式问答系统/问答系统/对话系统☆56Updated 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。☆48Updated 5 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。☆115Updated 5 years ago
- 基于深度学习的FAQ式问答系统☆34Updated 4 years ago
- 中文语料库：包括情感词典 情感分析 文本分类 单轮对话 中文词典 知乎☆117Updated 7 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
- 一个使用tensorflow2.3开发的基于Bert的意图识别的自然语言理解任务Demo☆27Updated last year
- 情感分析三分类☆29Updated last year
- 天池比赛作品整理。实现从pdf中提取出姓名、出生年月、性别、电话、最高学历、籍贯、落户市县、政治面貌、毕业院校、工作单位、工作内容、职务、项目名称、项目责任、学位、毕业时间、工作时间、项目时间共18个字段。☆115Updated last year
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- 毕业论文代码 + 评论文本数据获取+数据清洗+文本数据向量化+将数据放进分类器（KNN+Naive Bayes+SVM）中训练+结果评估☆51Updated 3 years ago
- 中文文本分类实践，基于搜狗新闻语料库，采用传统机器学习方法以及预训练模型等方法☆192Updated 4 years ago
- Mimix: A Text Generation Tool and Pretrained Chinese Models☆157Updated 10 months ago
- 基于深度学习框架pytorch实现的中文文本分类，目前包括textcnn,textrnn,textrcnn,textrnn+attention,transformer☆47Updated 3 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
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- 领域自适应文本挖掘工具（新词发现、情感分析、实体链接等），基于少量种子词和背景知识☆13Updated 6 years ago
- 本项目包含几种常用 NLP算法的实现：关键词(keyword)、命名实体(named entity)、自动摘要(abstract)、文本相似度比较(text similarity)等☆16Updated 3 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