yingdajun / TextClassifierMLAndDLByBertOrFastnlpDemoLinks
以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。
☆32Updated 4 years ago
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- 基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析☆55Updated 3 years ago
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- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆135Updated 6 years ago
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- 文本分类-文本挖掘-情感分析-文本生成实战☆14Updated 2 years ago
- 本项目主要是利用LSTM来对中文文本进行情感分类，包含四个类别（愤怒，焦虑，抑郁，伤感）☆55Updated 5 years ago
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- 电影评论情感分析，利用LSTM进行分类，数据集为IMDB情感分析数据集，使用已经训练好的词典向量模型☆24Updated 6 years ago
- 计算新闻文本类情感分析（采用TF-IDF，余弦距离，情感依存等算法）☆58Updated 7 years ago
- 用MLP、TextCNN、RNN、LSTM、GRU、Attention、RCNN、BERT做文本分类、情感分析，对比各模型于温泉旅游评论垂类语料下在情感分类任务上的表现☆95Updated 4 years ago
- Ai_challenge2018_nlp细粒度情感分析 ——代码复现☆22Updated 5 years ago
- 练手项目：Comment of Interest 电商文本评论数据挖掘 （爬虫 + 观点抽取 + 句子级和观点级情感分析）☆103Updated 4 years ago
- 以nlp中情感分析为例，从没有打过标签的语料开始一步步教你怎么去打标签，然后分别以传统的机器学习模型SVM和深度学习模型LSTM去建模。☆35Updated 5 years ago
- 文本聚类、tfidf、lda、doc2vec+kmeans等各种方法实现☆23Updated 5 years ago
- 基于字符级卷积神经网络的细粒度的中文情感分析以及具体的应用，将顾客打分和评论情感进行两极映射，使用数据自动标注和基于弱监督预训练的数据增强方式自动扩充和优化数据集，实验证实了在情感分类中，使用本文的字符级卷积神经网络(C-CNN-SA)可以在不依赖分词的情况下，达到的精度和…☆45Updated 5 years ago
- 基于word2vec预训练词向量； textCNN 模型 ；charCNN 模型 ；Bi-LSTM模型；Bi-LSTM + Attention 模型 ；Transformer 模型 ；ELMo 预训练模型 ；BERT 预训练模型的文本分类项目☆120Updated 4 years ago
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- 情感分析三分类☆29Updated 10 months 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…☆40Updated 5 years ago