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中文情感分析-textcnn
☆24Updated 2 years ago
Alternatives and similar repositories for textcnn-tf
Users that are interested in textcnn-tf are comparing it to the libraries listed below
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- 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。☆61Updated 4 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
- 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
- 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☆95Updated 4 years ago
- 利用bert预训练模型生成句向量或词向量☆27Updated 4 years ago
- 基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型☆60Updated 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☆121Updated 4 years ago
- LSTM，TextCNN，fastText情感分析，模型用 tf_serving 和 flask 部署成web应用☆42Updated 5 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated 10 months 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。☆114Updated 5 years ago
- 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☆30Updated 4 years ago
- 多标签文本分类☆54Updated 6 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☆195Updated 10 months ago
- 以nlp中情感分析为例，从没有打过标签的语料开始一步步教你怎么去打标签，然后分别以传统的机器学习模型SVM和深度学习模型LSTM去建模。☆35Updated 5 years ago
- 中文文本预处理，Word2Vec训练计算文本相似度。☆45Updated 6 years ago
- 以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 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。☆142Updated 2 years ago
- 互联网新闻情感分析赛题baseline☆42Updated 5 years ago
- CNN 实现文本分类☆183Updated 3 years ago
- Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,…☆144Updated 7 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 3 years ago
- Ai_challenge2018_nlp细粒度情感分析——代码复现☆22Updated 6 years ago
- 集成各种神经网络进行情感分类，包括CNN、LSTM、Transformer以及BERT等网络模型☆72Updated 6 years ago
- 用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析☆78Updated 6 years ago
- 文本聚类、tfidf、lda、doc2vec+kmeans等各种方法实现☆23Updated 5 years ago
- 中山大学自然语言处理项目：中文分词（序列标注/命名实体识别）。Keras实现，BiLSTM+CRF框架。☆17Updated 4 years ago
- 存放知乎，博客发表文章中的代码☆47Updated 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
- 细粒度的情感分析（属性词提取，句法依存分析）☆35Updated 2 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。☆268Updated 4 years ago