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爬取酒店评论并作情感分析
☆10Updated 8 years ago
Alternatives and similar repositories for comment_sentiment_analysis
Users that are interested in comment_sentiment_analysis are comparing it to the libraries listed below
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- 使用CNN网络对用户评论进行情感分析☆24Updated 7 years ago
- 基于神经网络的中文文本情感分析算法☆16Updated 7 years ago
- 利用Python实现酒店评论的中文情感分析☆807Updated 7 years ago
- 用LSTM进行文本的情感分析☆189Updated 5 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☆182Updated 6 years ago
- Python中文文本挖 掘：使用机器学习方法进行情感分析。☆103Updated 6 years ago
- 爬取热门微博评论并进行数据分析、nlp情感分析☆323Updated 6 years ago
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆178Updated 4 years ago
- 新浪微博情感分析应用☆143Updated 9 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆136Updated 7 years ago
- RNN-LSTM进行中文电影评论的情感分析☆18Updated 8 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆105Updated 8 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、☆81Updated 6 years ago
- 基于新浪微博数据的情感极性分析☆58Updated 7 years ago
- 一个基于SnowNLP的新浪微博评论情感分析工具☆52Updated 7 years ago
- 微博情感分析☆31Updated 7 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
- 机器学习方法进行中文电影评论的情感分析☆31Updated 8 years ago
- 细粒度情感分析repository1：Wai Mai Opinion Miner，细粒度情感分析系统GUI demo。☆112Updated 9 years ago
- 基于电影评论数据的中文情感分析(含训练数据、验证数据) Machine Learning and Deep Learning implementations.☆81Updated 2 years ago
- 这是我参加招商银行fintech精英选拔时，做的一个课题。用Python对新浪微博进行爬虫，然后进行舆情分析。爬虫之前，需要模拟登陆，这里采用RSA加密模块模拟登陆。舆情分析的时候，我直接调用腾讯文智的感情分析API。☆205Updated 8 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 …☆432Updated 11 months ago
- CCF大数据比赛，基于主题的文本情感分析☆94Updated 7 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated last year
- 基于Keras使用LSTM对电商评论进行情 感分析☆49Updated 7 years ago
- 利用CNN,LSTM,CNN_LSTM,TextCNN,Bi-LSTM和传统的机器学习算法进行情感分析，参考：https://github.com/Edward1Chou/SentimentAnalysis☆92Updated 6 years ago
- 基于CNN的中文文本分类算法（可应用于垃圾邮件过滤、情感分析等场景）☆452Updated 8 years ago
- 对微博评论进行情感三分类(正面,中性,负面)☆16Updated 5 years ago
- 天猫商城洗发水商品top10的评论情感分析☆11Updated 9 years ago
- 中文商品评论短文本分类器，可用于情感分析☆366Updated 3 years ago