Alternatives and similar repositories for opinion-extraction

Users that are interested in opinion-extraction are comparing it to the libraries listed below

• foamliu / Sentiment-Analysis
  细粒度用户评论情感分析
  ☆123Updated 6 years ago
• EliasCai / viewpoint-mining
  参考NER，基于BERT的电商评论观点挖掘和情感分析
  ☆41Updated 5 years ago
• cjymz886 / text_bert_cnn
  在bert模型的pre_training基础上进行text_cnn文本分类
  ☆78Updated 5 years ago
• morenjiujiu / Chinese_Bert_Classification
  Bert中文文本分类
  ☆40Updated 6 years ago
• DinghaoXi / Ai_challenge2018_nlp
  Ai_challenge2018_nlp细粒度情感分析——代码复现
  ☆22Updated 6 years ago
• AidenHuen / SMP-Keyword-Extraction
  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
• heyangHEY / BERT-CRF
  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
• AidenHuen / BERT-BiLSTM-CRF
  BERT-BiLSTM-CRF的Keras版实现
  ☆40Updated 6 years ago
• liuhuanyong / TextFeatureExtraction
  Self complemented text feature extraction using algorithms including CHI, DF, IG, MI for the experiment of text classification based on s…
  ☆49Updated 7 years ago
• eguilg / OpinioNet
  2019之江杯人工智能大赛电商评论观点挖掘赛道top3
  ☆45Updated 5 years ago
• NUSTM / PMI
  根据褒贬种子词，利用SO-PMI构建情感词典
  ☆26Updated 9 years ago
• MenglinLu / LDA-based-on-partition-PLDA-
  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
• SteveKGYang / LDA-based-Keyword-Extraction
  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
• mattzheng / LtpExtraction
  基于ltp的简单评论观点抽取模块
  ☆116Updated 6 years ago
• lsvih / chinese-customer-review
  Dataset from 'Character-based BiLSTM-CRF Incorporating POS and Dictionaries for Chinese Opinion Target Extraction'
  ☆44Updated 6 years ago
• currylym / entity_linking
  实体链接demo
  ☆65Updated 6 years ago
• FuYanzhe2 / Relation-extraction
  关系抽取个人实战总结以及开源工具包使用
  ☆56Updated 6 years ago
• xmxoxo / Text-Opinion-Mining
  电商评论观点挖掘
  ☆41Updated 4 years ago
• littletiger0712 / text-classification-mutli-label
  多标签文本分类
  ☆54Updated 6 years ago
• twjiang / NamedEntity_realtion_extraction
  基于句法分析的命名实体关系抽取程序
  ☆65Updated 9 years ago
• cdjasonj / Joint-Entity-and-Relation-Extraction
  实现了一下multi-head-selection联合关系实体抽取
  ☆30Updated 5 years ago
• RicherDong / NER-LOC
  中文命名实体识别& 中文命名实体检测 python实现 基于字+ 词位 分别使用tensorflow IDCNN+CRF 及 BiLSTM+CRF 搭配词性标注实现中文命名实体识别及命名实体检测
  ☆65Updated 6 years ago
• Maginaaa / NamedEntityDisambiguation
  命名实体消歧的实现
  ☆41Updated 6 years ago
• lipengfei-558 / hmm_ner_organization
  使用HMM模型实现的机构名实体识别
  ☆47Updated 7 years ago
• YuanWind / BertModel
  利用bert预训练模型生成句向量或词向量
  ☆27Updated 4 years ago
• percent4 / ALBERT_text_classification
  利用ALBERT实现文本二分类，判别是否属于政治上的出访类事件，提升模型训练和预测速度。
  ☆74Updated 2 years ago
• Syd-Q / Text-Mining-Sentiment-Analysis-2020-
  细粒度的情感分析（属性词提取，句法依存分析）
  ☆35Updated 2 years ago
• murray-z / text_similarity
  文本相似性
  ☆23Updated 5 years ago
• BigHeartC / Al_challenger_2018_sentiment_analysis
  AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析，排名17th，基于Aspect Level 思路的解决方案
  ☆328Updated 6 years ago
• murray-z / Multi_Label_TextCNN
  textcnn多标签文本分类
  ☆37Updated 6 years ago