tin-shine / TextClassificationLinks
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
Alternatives and similar repositories for TextClassification
Users that are interested in TextClassification are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 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☆91Updated 6 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
- 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
- 基于word2vec预训练词向量； textCNN 模型 ；charCNN 模型 ；Bi-LSTM模型；Bi-LSTM + Attention 模型 ；Transformer 模型 ；ELMo 预训练模型 ；BERT 预训练模型的文本分类项目☆120Updated 4 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
- 一个基本的多层lstm rnn模型，能实现中英文文本的二分类或多分类☆47Updated 6 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☆104Updated 5 years ago
- 以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 4 years ago
- 一个BERT+BiLSTM的情感分析 BaseLine☆25Updated 5 years ago
- 毕业论文代码 + 评论文本数据获取+数据清洗+文本数据向量化+将数据放进分类器（KNN+Naive Bayes+SVM）中训练+结果评估☆51Updated 3 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。☆113Updated 5 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。☆35Updated 5 years ago
- Python实现中文文本关键词抽取，分别用了TF-IDF、LDA、RNN、LSTM和LR-SGD两类共五种方法，全网最全没有之一。☆61Updated 4 years ago
- 多标签文本分类☆54Updated 5 years ago
- 集成各种神经网络进行情感分类，包括CNN、LSTM、Transformer以及BERT等网络模型☆72Updated 6 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated 10 months ago
- 基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析模型，并基于前后端分离式架构完成属性级情感分析Web系统搭建，通过细粒度情感分析帮助用户和商家更好决策。☆67Updated 2 years ago
- 基于深度学习的中文评论情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析（二分类+九分类），可以判定积极和消极，对于消极评论，还可以判断其具体类别，比如物流不好或者服务差等等。☆47Updated 5 years ago
- 使用pytorch， 基于textCNN以及BiLSTM进行中文情感分析、 文本分类☆64Updated 5 years ago
- pytorch实现的LSTM简易文本分类（附代码详解）☆38Updated 5 years ago
- Sentiment Analysis-Pytorch(情感分析的Pytorch实现)☆64Updated 4 years ago
- 采用LSTM模型对中文文本进行感情分类☆9Updated 6 years ago
- 一个自然语言处理的可视化系统，实现自动生成词云图、文章关键信息提取、多文档主题分布、文本分类等功能，还有一些业务数据的可视化图表展示。☆35Updated 4 years ago
- 本项目主要是利用LSTM来对中文文本进行情感分类，包含四个类别（愤怒，焦虑，抑郁，伤感）☆55Updated 5 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
- 基于深度学习框架pytorch实现的中文文本分类，目前包括textcnn,textrnn,textrcnn,textrnn+attention,transformer☆47Updated 3 years ago
- 本项目使用Keras实现Transformer模型来进行文本分类（中文、英文均支持）。☆11Updated 3 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.☆78Updated 2 years ago
- 用gensim训练LDA模型 ，进行新闻文本主题分析☆77Updated 6 years ago
- Pytorch Bert+BiLstm二分类☆42Updated 3 years ago