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Python大作业虚假新闻检测
☆21Updated 7 months ago
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- ☆136Updated 2 years ago
- 虚假新闻检测 （fake news detection） 包含多种模型 :bilstm,bert,MultiBayes,svm,bernoullinb。加入多模型voting。南开大学22届python虚假新闻检测大作业☆14Updated last year
- 中山大学2022届本科生毕业论文《基于注意力机制和图卷积神经网络的多任务谣言检测》代码实现和baseline代码。现采用BERT作为编码器，实现了新的模型。☆56Updated 6 months ago
- 大模型相关实践记录☆156Updated 4 months ago
- 一个比较全面的文本挖掘过程。包含了利用机器学习和文本挖掘技术完成情感分析模型搭建；利用情感极性判断与程度计算来判断情感倾向；利用词频和TF-IDF挖掘出正负文本中的关键点情况；利用文本挖掘相关算法找到平台中用户讨论的集中点。☆37Updated 4 months ago
- 对豆瓣影评进行文本分类情感分析，利用爬虫豆瓣爬取评论，进行数据清洗，分词，采用BERT、CNN、LSTM等模型进行训练，采用tensorboardX可视化训练过程，自然语言处理项目\A project for text classification, based on to…☆162Updated 2 years ago
- 使用bert实现京东评论的情感分析(文本分类)☆46Updated 2 years ago
- 中文情感分类 | 基于三分类的文本情感分析☆30Updated last year
- 网络舆情态势及情感多维特征分析与可视化，bert用于微博情感分类，geopandas用于绘制情绪地图。项目还提供了轻量级的微博签到爬取，带有坐标。☆72Updated 3 months ago
- 多模态情感分析——基于BERT+ResNet的多种融合方法☆317Updated 2 years ago
- 期末项目图片+文本多模态情感分析☆24Updated 2 years ago
- 使用pytorch完成的一个多模态分类任务，文本和图像部分分别使用了bert和resnet提取特征（在config里可以组合多种模型）,在我的小规模数据集上取得了良好的性能（验证集acc96%）☆80Updated 2 years ago
- 微博情感分类数据集+爬虫+句嵌入+情感分类+作图☆25Updated 8 months ago
- 南开大学计算机学院2022春季学期《并行程序设计》课程代码仓库☆12Updated 2 years ago
- 武汉大学2021级网安舆情分析大作业☆11Updated last year
- 在SMP2020的微博情绪分类任务上，微调在中文预料上预训练的BERT模型，进行文本分类。☆110Updated 3 years ago
- 数据科学基础大作业：实现的技术包括利用python爬虫，爬取关键词搜索的微博正文，特定微博下的评论；预处理微博文本；手写textRank；聚类，kmeans，DBSCAN，层次聚类；情感词典情感分析；pyecharts可视化绘图☆72Updated last year
- 中文：方便好用的文本分类模型训练加推理全公开！欢迎star后礼貌获取！大体上本项目采用ERINE3.0的base版本将文本转换为语义向量而后做特征进行分类，实测上限极高可以优化后在61分类任务中达到92%准确率。☆50Updated last year
- 文本数据挖掘课程大作业，实现一个情感分类系统，分别采用情感词典法、传统的机器学习方法和深度学习方法实现情感分类，并对比性能。☆54Updated 2 years ago
- Using Bert/Roberta + LSTM/GRU/BiLSTM/TextCNN to do the sentiment analysis on the imdb datasets.☆144Updated 2 years ago
- 基于LSTM的谣言检测(Rumor Detection)☆57Updated last year
- 机器学习项目，python实现的假新闻检测☆12Updated 2 years ago
- 本项目为中南财经政法大学统数学院“基于大语言模型的网络舆情态势感知研究——舆情评论的群体情绪与语义标签化分析”项目中期研究进展情况的部分程序文件☆19Updated last year
- 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。☆69Updated 2 years ago
- BERTopic 中文使用範例☆21Updated last year