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some examples about NLP
☆22Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for NLP_learn
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- Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,…☆144Updated 7 years ago
- 嵌入Word2vec词向量的RNN+ATTENTION中文文本分类☆152Updated 5 years ago
- 短文本相似度☆102Updated 3 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
- 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
- 该库是一个项目集，包括文本分类、多标签分类、细粒度情感分析、命名实体识别，以及部分数据集等☆201Updated 6 years ago
- 使用深度学习方法对IMDB电影评价做情感分析，使用的方法分别为：MLP、BiRNN、BiGRU+Attention Model☆225Updated 8 years ago
- 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…☆41Updated 6 years ago
- 利用bert预训练的中文模型进行文本分类 数据集中文情感分析语料chnsenticorp☆349Updated 6 years ago
- 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
- 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☆329Updated 6 years ago
- 在bert模型的pre_training基础上进行text_cnn文本分类☆78Updated 5 years ago
- A simple documentary topic analysis implement based on traditional K-means and LDA which can achieve a not-bad result. 基于Kmeans与Lda模型的多文…☆243Updated 6 years ago
- 中文商品评论短文本分类器，可用于情感分析☆365Updated 3 years ago
- CNN 实现文本分类☆183Updated 3 years ago
- 自然语言处理NLP在中文文本上的一些应用，如文本分类、情感分析、命名实体识别等☆213Updated 4 years ago
- 嵌入Word2vec词向量的CNN中文文本分类☆450Updated 5 years ago
- 评论上的情感分析：主题与情感词抽取☆81Updated 5 years ago
- 中文文本情感分类利用cnn☆20Updated 6 years ago
- SiameseSentenceSimilarity,个人实现的基于Siamese bilstm模型的相似句子判定模型,提供训练数据集和测试数据集.☆270Updated 5 years ago
- 中文文本摘要/关键词提取☆439Updated 4 years ago
- 细粒度用户评论情感分析☆123Updated 6 years ago
- TextClf ：基于Pytorch/Sklearn的文本分类框架，包括逻辑回归、SVM、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DRNN、DPCNN、Bert等多种模型，通过简单配置即可完成数据处理、模型训练、测试等过程。☆242Updated 2 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
- 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