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中文情感分析-textcnn
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- 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。☆118Updated 6 years ago
- 该库是一个项目集，包括文本分类、多标签分类、细粒度情感分析、命名实体识别，以及部分数据集等☆202Updated 6 years ago
- “互联网新闻情感分析”赛题，是CCF大数据与计算智能大赛赛题之一。对新闻情绪进行分类，0代表正面情绪、1代表中性情绪、2代表负面情绪。☆150Updated 6 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☆124Updated 5 years ago
- 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☆52Updated 3 years ago
- 自然语言处理NLP在中文文本上的一些应用，如文本分类、情感分析、命名实体识别等☆212Updated 4 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。☆63Updated 4 years ago
- 一个BERT+BiLSTM的情感分析 BaseLine☆25Updated 5 years ago
- 用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析☆79Updated 6 years ago
- 中文文本聚类☆122Updated 3 years ago
- TextClf ：基于Pytorch/Sklearn的文本分类框架，包括逻辑回归、SVM、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DRNN、DPCNN、Bert等多种模型，通过简单配置即可完成数据处理、模型训练、测试等过程。☆245Updated 2 years ago
- Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,…☆143Updated 7 years ago
- SMP 2020年微博情感分类评测任务 第六名解决方案☆69Updated 3 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☆183Updated 7 years ago
- 基于预训练模型（BERT，BERT-wwm）的文本分类模板，CCF BDCI新闻情感分析A榜4/2735。☆270Updated 5 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 3 months ago
- CNN 实现文本分类☆183Updated 3 years ago
- bert文本分类，ner, albert，keras_bert，bert4keras，kashgari，fastbert，flask + uwsgi + keras部署模型，时间实体识别，tfidf关键词抽取，tfidf文本相似度，用户情感分析☆196Updated last year
- 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 5 years ago
- 中文商品评论短文本分类器，可用于情感分析☆368Updated 4 years ago
- 自然语言处理中的基础任务，包含但不限于文本表示，文本分类，命名实体识别，关系抽取，文本生成，文本摘要等，基于tensorflow2或Pytorch，所有代码均经过测试，项目中也包含相关数据。☆151Updated 3 years ago
- 细粒度的情感分析（属性词提取，句法依存分析）☆36Updated 2 years ago
- 基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析☆55Updated 4 years ago
- sentiment analysis、情感分析、文本分类、基于字典、python、classification☆132Updated 4 years ago
- 零基础入门NLP - 新闻文本分类 正式赛第一名方案☆235Updated 5 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。☆68Updated 4 years ago
- 文本聚类、tfidf、lda、doc2vec+kmeans等各种方法实现☆23Updated 5 years ago
- 基于scikit-learn实现对新浪新闻的文本分类，数据集为100w篇文档，总计10类，测试集与训练集1:1划分。分类算法采用SVM和Bayes，其中Bayes作为baseline。☆110Updated 7 years ago
- 用MLP、TextCNN、RNN、LSTM、GRU、Attention、RCNN、BERT做文本分类、情感分析，对比各模型于温泉旅游评论垂类语料下在情感分类任务上的表现☆100Updated 4 years ago
- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征，分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT（梯度提升决策树）。☆95Updated 6 years ago