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Apply ML on weibo sentiment. 疫情背景下微博文本情感分析与可视化
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- 对豆瓣影评进行文本分类情感分析，利用爬虫豆瓣爬取评论，进行数据清洗，分词，采用BERT、CNN、LSTM等模型进行训练，采用tensorboardX可视化训练过程，自然语言处理项目\A project for text classification, based on to…☆160Updated 2 years ago
- 疫情背景下，基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析☆32Updated 4 years ago
- 数据科学基础大作业：实现的技术包括利用python爬虫，爬取关键词搜索的微博正文，特定微博下的评论；预处理微博文本；手写textRank；聚类，kmeans，DBSCAN，层次聚类；情感词典情感分析；pyecharts可视化绘图☆70Updated last year
- Chinese corpus sentiment analysis. 谭松波酒店评论中文文本情感分析☆58Updated this week
- 毕业设计，基于自然语言处理的微博用户情感分析系统☆36Updated 2 years ago
- 针对微博平台的微博文本数据进行舆情分析项目，内容有微博爬虫、LDA主题分析和情感分析☆70Updated 2 years ago
- 基于LSTM的中文短文本情感分析☆23Updated 2 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、☆80Updated 6 years ago
- 酒店评论情感分析（机器学习、情感词典）☆58Updated 5 years ago
- 对微博评论的一个简单分析案例，爬取+情感分析+LDA主题分析☆24Updated last year
- 中文情感分析模型，包含各种主流的情感词典、机器学习、深度学习、预训练模型方法☆104Updated 5 years ago
- 基于jieba分词和lda模型的主题分析☆19Updated 6 years ago
- 使用pytorch， 基于textCNN以及BiLSTM进行中文情感分析、 文本分类☆63Updated 5 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
- 在SMP2020的微博情绪分类任务上，微调在中文预料上预训练的BERT模型，进行文本分类。☆109Updated 3 years ago
- sentiment analysis、情感分析、文本分类、基于字典、python、classification☆130Updated 4 years ago
- 利用Python编程爬虫搜集微博平台上关于大学生网课的评论，使用SPSS、机器学习、自然语言处理等方法，对收集到的文本数据进行分词、数据清洗、词频统计和聚类分析。最后根据所得到的数据进行 以及分析，发现目前在线教学 中学生体验的现状、趋势以及一些待解决的问题。☆44Updated 3 years ago
- 该资源为调用大连理工情感词典实现的情感分析和情绪分类，并与SnowNLP进行对比。基础性文章，希望对您有所帮助~☆102Updated 4 years ago
- 使用bert实现京东评论的情感分析(文本分类)☆45Updated 2 years ago
- 文本数据挖掘大作业，分别用朴素贝叶斯，SVM，情感词典，LSTM，textcnn实现情感分析☆16Updated 2 years ago
- 基于规则、基于朴素贝叶斯、基于逻辑回归进行文本情感极性分析判断（酒店评论语料）☆32Updated 2 years ago
- 中文情感分类 | 基于三分类的文本情感分析☆26Updated last year
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆176Updated 4 years ago
- 基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析☆100Updated 3 years ago
- 一个比较全面的文本挖掘过程。包含了利用机器学习和文本挖掘技术完成情感分析模型搭建；利用情感极性判断与程度计算来判断情感倾向；利用词频和TF-IDF挖掘出正负文本中的关键点情况；利用文本挖掘相关算法找到平台中用户讨论的集中点。☆36Updated last month
- 002 新冠疫情與情可视化分析系统-毕业设计展示 python django vue echarts nlp 语义分析 情感分析 covid19 可视化 国内疫情地图 疫情走势 疫情数据 疫情新闻 疫情舆情 分析 登陆注册 后台管理 丁香园疫情数据☆12Updated 2 years ago
- 基于机器学习的商品评论情感分析——毕业设计项目☆193Updated last year
- BERTopic 中文使用範例☆21Updated last year
- 微博爬虫及舆情分析系统☆79Updated last year
- 数据集依据与“新冠肺炎”相关的230个主题关键词进行数据采集，抓取了2020年1月1日—2020年2月20日期间共计100万条微博数据，并对其中10万条数据进行人工标注，标注分为三类，分别为：1（积极），0（中性）和-1（消极）☆18Updated 4 years ago