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 5 years ago
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- 中文商品评论短文本分类器，可用于情感分析☆365Updated 3 years ago
- 某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆122Updated 6 years ago
- “互联网新闻情感分析”赛题，是CCF大数据与计算智能大赛赛题之一。对新闻情绪进行分类，0代表正面情绪、1代表中性情绪、2代表负面情绪。☆148Updated 5 years ago
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- 用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析☆78Updated 6 years ago
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- 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
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆135Updated 7 years ago
- 一个基本的多层lstm rnn模型，能实现中英文文本的二分类或多分类☆48Updated 6 years ago
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- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆177Updated 4 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☆98Updated 4 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☆123Updated 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
- 一个基础且完整的细粒度情感分析（ABSA，Aspect based sentiment analysis）案例☆84Updated 5 years ago
- 中文情感分析模型，包含各种主流的情感词典、机器学习、深度学习、预训练模型方法☆107Updated 5 years ago
- Lstm+Cnn 预训练词向量 文本分类☆104Updated 6 years ago
- CNN 实现文本分类☆183Updated 3 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
- Python中文文本挖掘：使用机器学习方法进行情感分析。☆103Updated 6 years ago
- 基于scikit-learn实现对新浪新闻的文本分类，数据集为100w篇文档，总计10类，测试集与训练集1:1划分。分类算法采 用SVM和Bayes，其中Bayes作为baseline。☆108Updated 6 years ago
- 基于预训练模型（BERT，BERT-wwm）的文本分类模板，CCF BDCI新闻情感分析A榜4/2735。☆271Updated 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
- 情感分析三分类☆29Updated last year
- 基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型☆60Updated 6 years ago
- sentiment analysis、情感分析、文本分类、基于字典、python、classification☆132Updated 4 years ago
- 细粒度的情感分析（属性词提取，句法依存分析）☆36Updated 2 years ago