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基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析
☆136Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for Word2Vec-sentiment
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- 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、☆82Updated 6 years ago
- 用LSTM进行文本的情感分析☆189Updated 6 years ago
- 中文商品评论短文本分类器,可用于情感分析☆368Updated 3 years ago
- 基于深度学习(LSTM)的情感分析(京东商城数据)☆179Updated 4 years ago
- 利用Python实现酒店评论的中文情感分析☆807Updated 7 years ago
- Python中 文文本挖掘:使用机器学习方法进行情感分析。☆104Updated 7 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
- 用tensorflow进行中文自然语言处理的情感分析☆448Updated 4 years ago
- 基于新浪微博数据的情感极性分析☆58Updated 7 years ago
- 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☆110Updated 5 years ago
- 酒店评论情感分析(机器学习、情感词典)☆59Updated 6 years ago
- 嵌入Word2vec词向量的CNN中文文本分类☆450Updated 5 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
- 微博情感分析☆31Updated 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 4 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆105Updated 8 years ago
- 中文微博语料库 情感二分类☆278Updated 5 years ago
- 某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块:数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆123Updated 6 years 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。☆36Updated 6 years 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。☆116Updated 6 years ago
- 基于jieba分词和lda模型的主题分析☆19Updated 6 years ago
- TextCNN Pytorch实现 中文文本分类 情感分析☆632Updated 6 years ago
- 练手项目:Comment of Interest 电商文本评论数据挖掘 (爬虫 + 观点抽取 + 句子级和观点级情感分析)☆104Updated 5 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated last year
- 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☆98Updated 4 years ago
- 基于Keras使用LSTM对电商评论进行情感分析☆49Updated 7 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
- 电影评论情感分析,利用LSTM进行分类,数据集为IMDB情感分析数据集,使用已经训练好的词典向量模型☆26Updated 7 years ago
- 基于神经网络的中文文本情感分析算法☆16Updated 7 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。☆149Updated 6 years ago