Alternatives and similar repositories for LDA:

Users that are interested in LDA are comparing it to the libraries listed below

• NUSTM / PMI
  根据褒贬种子词，利用SO-PMI构建情感词典
  ☆25Updated 9 years ago
• wavewangyue / opinion-extraction
  评论上的情感分析：主题与情感词抽取
  ☆81Updated 4 years ago
• nkhuyu / python-LDA
  lda模型的python实现
  ☆30Updated 9 years ago
• xiaoyichao / -python-gensim-LDA-
  基于python gensim 库的LDA算法 对中文进行文本分析，很难得，网上都是英文的，基本上没有中文的，需要安装jieba分词进行分词，然后去除停用词最后才能使用LDA
  ☆134Updated 5 years ago
• unclegem / Sentiment-analysis
  互联网新闻情感分析赛题baseline
  ☆42Updated 5 years ago
• murray-z / text_similarity
  文本相似性
  ☆23Updated 5 years ago
• MenglinLu / LDA-based-on-partition-PLDA-
  提出基于划分的LDA主题模型 (PLDA)。对传统LDA模型进行改进，考虑中长篇文档篇章结构较为清晰，传统LDA在处理中长篇文档时不能识别每个篇章的主题，提出基于划分的LDA主题模型，对中长篇文档如新闻报道】国务院工作报告等按照段落进行划分，先拆后合，并将其效果与传统LDA…
  ☆38Updated 5 years ago
• liuhuanyong / SentimentWordExpansion
  Self complemented sentiment words expansion using seed sentiment words and so-pmi , this method is tested to be effective， 基于情感种子词与so-pmi…
  ☆87Updated 6 years ago
• pengshuang / AI-Comp
  AI-Challenger Baseline 细粒度用户评论情感分析
  ☆226Updated 6 years ago
• SteveKGYang / LDA-based-Keyword-Extraction
  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
• heyangHEY / BERT-CRF
  之江-电商评论观点挖掘的比赛，基于pytorch-transformers版本，暂时只实现了BERT做aspect+opinion+属性分类+情感极性的联合标注，还未加上CRF。
  ☆33Updated 5 years ago
• cjymz886 / text_bert_cnn
  在bert模型的pre_training基础上进行text_cnn文本分类
  ☆78Updated 5 years ago
• liuhuanyong / DocSentimentAnalysis
  Syntax and Ruler-Based Doc sentiment analysis 基于依存句法规则的篇章级情感分析demo
  ☆107Updated 5 years ago
• PengboLiu / Doc2Vec-Document-Similarity
  利用Doc2Vec计算文本相似度
  ☆137Updated 6 years ago
• jasperyang / BTMpy
  BTM in python
  ☆72Updated 7 years ago
• BigHeartC / Al_challenger_2018_sentiment_analysis
  AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析，排名17th，基于Aspect Level 思路的解决方案
  ☆327Updated 6 years ago
• SmallVagetable / opinionExtraction
  无监督观点聚类。通过依存关系进行观点提取，对观点进行相似度计算，对已经生成的观点聚类
  ☆47Updated 6 years ago
• AidenHuen / SMP-Keyword-Extraction
  CSDN博客的关键词提取算法，融合TF，IDF，词性，位置等多特征。该项目用于参加2017 SMP用户画像测评，排名第四,在验证集中精度为59.9%，在最终集中精度为58.7%。启发式的方法，通用性强。
  ☆30Updated 7 years ago
• mattzheng / LtpExtraction
  基于ltp的简单评论观点抽取模块
  ☆116Updated 6 years ago
• EliasCai / viewpoint-mining
  参考NER，基于BERT的电商评论观点挖掘和情感分析
  ☆41Updated 5 years ago
• reapaer / SentimentAnalysis
  基于情感词典的文本情感极性分析
  ☆25Updated 7 years ago
• l294265421 / train_word2vec_and_cluster_word
  使用gensim训练word2vec模型并对训练得到词向量聚类
  ☆15Updated 7 years ago
• zhaohuang123 / sentiment-analysis
  以聚类算法、LDA主题模型、分类器为基础，完成对Twitter语料的基于地理位置的主题事件挖掘，并对主题事件进行细粒度的情绪分析
  ☆35Updated 6 years ago
• renpengcheng-github / LDA
  lda 主题模型 用于主题提取和文本分类
  ☆25Updated 7 years ago
• scruel / sentiment_analysis
  基于 SVM 的细粒度情感分析
  ☆22Updated 6 years ago
• liuhuanyong / TextFeatureExtraction
  Self complemented text feature extraction using algorithms including CHI, DF, IG, MI for the experiment of text classification based on s…
  ☆49Updated 6 years ago
• YZHANG1270 / Aspect-Based-Sentiment-Analysis
  Aspect Based Sentiment Analysis 基于方面的细粒度情感分析
  ☆168Updated 2 years ago
• liuhuanyong / KeyInfoExtraction
  Self complemented Key infomation extraction including keywords, abstract from text using algorithm like textrank ,tfidf 基于Textrank算法的文本摘要…
  ☆53Updated 6 years ago
• Zbored / Chinese-sentiment-analysis
  gensim-word2vec+svm文本情感分析
  ☆102Updated 7 years ago
• xmxoxo / Text-Opinion-Mining
  电商评论观点挖掘
  ☆41Updated 4 years ago