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中文文本分类与聚类
☆10Updated 6 years ago
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- 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…☆40Updated 5 years ago
- 基于深度学习的文本分类聚类工具☆14Updated 7 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
- 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
- textcnn多标签文本分类☆37Updated 6 years ago
- CSDN用户画像技术评测☆27Updated 6 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
- 练习题︱基于今日头条开源数据的文本挖掘☆83Updated 6 years ago
- SVM中文文本分类☆13Updated 3 years ago
- 该项目是短文本分类,目前应用于新闻标签的分类☆32Updated 7 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
- 近年来,随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道,各类社情民意相关的文本数据量不断攀升,给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时,随着大数据技术的发展,建立基于自然语言处理技术的…☆33Updated 4 years ago
- 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
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆104Updated 7 years ago
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 6 years ago
- 基于情感词典的文本情感极性分析☆27Updated 8 years ago
- NLP 以及相关的学习实践☆40Updated 3 years ago
- lda模型的python实现☆30Updated 9 years ago
- 基于语义的中文文本关键词提取算法(SKE)的工程实现☆16Updated 7 years ago
- NLP的一些小例子,如:文本分类、文本纠错、关键词提取、自动摘要等☆23Updated 6 years ago
- 两层attention 的lstm评论情感分析☆22Updated 7 years ago
- 基于Keras使用LSTM对电商评论进行情感分析☆49Updated 7 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☆52Updated 5 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated 10 months ago
- 用于发现热议事件的新闻文本聚类算法的python实现☆36Updated 8 years ago
- 针对微博的话 题聚类实现☆49Updated 9 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
- 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 7 years ago
- 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
- 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。☆32Updated 5 years ago