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使用keras框架Embedding+LSTM对短文本分类-半监督
☆16Updated 7 years ago
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- 使用分层注意力机制 HAN + 多任务学习 解决 AI Challenger 细粒度用户评论情感分析 。https://challenger.ai/competition/fsauor2018☆58Updated 6 years ago
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- 在bert模型的pre_training基础上进行text_cnn文本分类☆78Updated 5 years ago
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- NLP research：基于tensorflow的nlp深度学习项目，支持文本分类/句子匹配/序列标注/文本生成 四大任务☆192Updated 11 months ago
- 基于深度学习的文本分类聚类工具☆14Updated 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
- 使用scik-learn 实现k-means，KNN,SVM,贝叶斯，topic_extraction等算法，同时评估分类的准确率，召回率和F值。语料库是中文文本☆43Updated 7 years ago
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- Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,…☆143Updated 7 years ago
- 该项目是短文本分类，目前应用于新闻标签的分类☆32Updated 7 years ago
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- 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
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- 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
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