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this is a text-classification demo with CNN
☆17Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for Text-classification-CNN
Users that are interested in Text-classification-CNN are comparing it to the libraries listed below
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- 基于gensim模块,训练LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,用于计算长短文本的相似度.☆12Updated 4 years ago
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- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征，分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT（梯度提升决策树）。☆94Updated 6 years ago
- 嵌入Word2vec词向量的CNN中文文本分类☆450Updated 5 years ago
- CNN 实现文本分类☆183Updated 3 years ago
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- 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☆73Updated 6 years ago
- 文本分类之特征选择☆11Updated 8 years ago
- 新闻上的文本分类：机器学习大乱斗☆180Updated 6 years ago
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- Lstm+Cnn 预训练词向量 文本分类☆104Updated 6 years ago
- Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,…☆144Updated 7 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
- question classification with multi-level attention mechanism 使用多层级注意力机制和keras实现问题分类☆34Updated 6 years ago
- several methods for text classification☆187Updated 7 years ago
- 论文基于注意力机制的卷积神经网络模型 源代码☆16Updated 8 years ago
- Multilabel classification based on TextCNN and Attention☆78Updated 5 years ago
- 基于Keras使用LSTM对电商评论进行情感分析☆49Updated 7 years ago
- 互联网新闻情感分析赛题baseline☆42Updated 5 years ago
- 主要是实现nlp常用网络以及结果比较，各模型的优劣势，如:FastText,TextCNN,TextRNN,TextRCNN,BiLSTM,Seq2seq,BERT,Transformer,ELMo以及Attention机制等等。☆46Updated 6 years ago
- keras+tensorflow+python3下的中文分词, 大数据可训练，解决内存不够用问题☆40Updated 7 years ago
- ☆132Updated 7 years ago
- Self complemented word embedding methods using CBOW，skip-Gram，word2doc matrix , word2word matrix ,基于CBOW、skip-gram、词-文档矩阵、词-词矩阵四种方法的词向量生成☆185Updated 7 years ago
- tensorflow TxetCnn TextRNN 使用Textcnn、Textrnn对文本进行分类☆58Updated 6 years ago
- keras 搭建文本分类模型，textcnn/bi_gru/cnn+rnn_binglian/cnn+rnn_cuanlian/fasttext/att_bi_gru/rcnn,其中前面四个模型只有create_model函数不同，其余相同，fasttext和rcnn增加了…☆23Updated 6 years ago
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