speciallurain / CNKI_Patent_SVMLinks
文本分类是指在给定分类体系下 , 根据文本的内容自动确定文本类别的过程。首先我们根据scrapy爬虫根据中国知网URL的规律，爬取70多万条2014年公开的发明专利，然后通过数据清洗筛选出了60多万条含标签数据。通过TF-IDF对60多万条本文进行词频提取，依照词频排序提取前3000个词语形成语义词典，然后根据观察设置停用词。然后再用TF-IDF的方式对每个摘要进行词频选取，通过布尔模型，对比语义词典生成文本向量。然后对标签进行数字化转换。取90%的文本为 训练集，10%的文本为测试集。用有监督学习的SVM算法对文本进行分类，（人类生活必需品、作业运输、化学冶金、纺织造纸、固定建筑物、机械工程、物理学、电学）分成8类
☆107Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for CNKI_Patent_SVM
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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…☆54Updated 7 years ago
- 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☆136Updated 5 years ago
- Event monitor based on online news corpus including event storyline and analysis，基于给定事件关键词，采集事件资讯，对事件进行挖掘和分析。☆152Updated 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
- 文本特征提取，适用于小说，论文，议论文等文本，提取词语、句子、依存关系等特征。python开发。☆41Updated 7 years ago
- 利用文本挖掘技术进行新闻热点关注问题分析☆164Updated 6 years ago
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- 细粒度情感分析repository1：Wai Mai Opinion Miner，细粒度情感分析系统GUI demo。☆112Updated 9 years ago
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- A simple documentary topic analysis implement based on traditional K-means and LDA which can achieve a not-bad result. 基于Kmeans与Lda模型的多文…☆242Updated 6 years ago
- An exploration for Eventline (important news Rank organized by pulic time)，针对某一事件话题下的新闻报道集合，通过使用docrank算法，对新闻报道进行重要性识别，并通过新闻报道时间挑选出时间线上重要…☆222Updated 6 years ago
- 基于字符级卷积神经网络的细粒度的中文情感分析以及具体的应用，将顾客打分和评论情感进行两极映射，使用数据自动标注和基于弱监督预训练的数据增强方式自动扩充和优化数据集，实验证实了在情感分类中，使用本文的字符级卷积神经网络(C-CNN-SA)可以在不依赖分词的情况下，达到的精度和…☆45Updated 5 years ago
- 根据自己搭的 LTP 服务器，实现：分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标、命名实体的抽取：人名，地名，机构名、三元组的抽取：主谓宾，动宾关系，介宾关系，（实体1，关系，实体2）☆144Updated 7 years ago
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- 中文语料库：包括情感词典 情感分析 文本分类 单轮对话 中文词典 知乎☆117Updated 7 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☆122Updated 6 years ago
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- 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。☆35Updated 6 years ago
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