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天猫商城洗发水商品top10的评论情感分析
☆11Updated 8 years ago
Alternatives and similar repositories for text_analysis:
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- 依据香港中文大学设计的规则系统,先用小样本评论建立初始关键词库,再结合18种句式逐条匹配评论,能够快速准确地识别评论对象及情感极性。经多次迭代优化关键词库后,达到较高准确率的基础上,使用Tableau进一步分析数据,识别出客户集中关注的商品属性、普遍好评差评的商品属性;通过…☆53Updated 7 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆134Updated 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☆195Updated 5 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☆179Updated 6 years ago
- 使用Python进行自然语言处理相关实践,如新词发现,主题模型,隐马尔模型词性标注,Word2Vec,情感分析☆51Updated 5 years ago
- 基于情感字典的情感分析模型☆39Updated 7 years ago
- CCF大数据比赛,基于主题的文本情感分析☆95Updated 6 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆102Updated 7 years ago
- Python中文文本挖掘:使用机器学习方法进行情感分析。☆103Updated 6 years ago
- Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,…☆142Updated 6 years ago
- 中文商品评论短文本分类器,可用于情 感分析☆352Updated 3 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。☆33Updated 5 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、☆79Updated 5 years ago
- 基于Keras使用LSTM对电商评论进行情感分析☆48Updated 6 years ago
- 汽车之家口碑网某车型的评论数据情感分析☆29Updated 5 years ago
- 朴素贝叶斯实现的文本分类(新闻分类)☆62Updated 9 years ago
- 这是本人第一次数据算法比赛实录。主要整理记录2017年CCF大数据与计算智能竞赛使用的模型和实现代码,选择了基于主题的文本情感分析赛题。采用情感词典+自定义规则完成比赛,成绩:136/796。☆49Updated 6 years ago
- 基于神经网络的中文文本情感分析算法☆15Updated 6 years ago
- 细粒度情感分析repository1:Wai Mai Opinion Miner,细粒度情感分析系统GUI demo。☆109Updated 8 years ago
- 微博情感分析☆30Updated 6 years ago
- 计算新闻文本类情感分析(采用TF-IDF,余弦距离,情感依存等算法)☆58Updated 7 years ago
- 细粒度用户评论情感分析☆121Updated 6 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☆114Updated 5 years ago
- 利用文本挖掘技术进行新闻热点关注问题分析☆156Updated 6 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.☆73Updated 2 years ago
- 基于情感词典的文本情感极性分析☆25Updated 7 years ago
- 机器学习方法进行中文电影评论的情感分析☆29Updated 7 years ago
- 基于新浪微博数据的情感极性分析☆59Updated 6 years ago
- 使用gensim训练word2vec模型并对训练得到词向量聚类☆15Updated 7 years ago