yuexiashanren / emotion-analysis-3
情感分析三分类
☆28Updated 3 months ago
Related projects ⓘ
Alternatives and complementary repositories for emotion-analysis-3
- 京东评论情感分析模型,主要包括1、数据获取及探索性分析;2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆75Updated 5 years ago
- 一个BERT+BiLSTM的情感分析 BaseLine☆26Updated 4 years ago
- 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☆54Updated 3 years ago
- 细粒度的情感分析(属性词提取,句法依存分析)☆35Updated last year
- 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☆86Updated 5 years ago
- 基于深度学习(LSTM)的情感分析(京东商城数据)☆154Updated 4 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)☆57Updated 7 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。☆33Updated 5 years ago
- 本项目的数据来自“互联网新闻情感分析”赛题。基于Transformer2.0库中的中文Bert模型,对新闻语料进行三分类。☆101Updated 5 years ago
- 微博情感分析☆28Updated 6 years ago
- 对舆情事件进行词云展示,对评论进行情感分析和观点抽取。情感分析基于lstm 的三分类,观点抽取基于AP 算法的聚类和MMR的抽取☆178Updated 6 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☆47Updated 6 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆101Updated 7 years ago
- 基于新浪微博数据的情感极性分析☆57Updated 6 years ago
- Ai_challenge2018_nlp细粒度情感分析——代码复现☆21Updated 5 years ago
- Python中文文本挖掘:使用机器学习方法进行情感分析。☆104Updated 6 years ago
- 基于情感词典的文本情感极性分析☆25Updated 7 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…☆41Updated 4 years ago
- 用LSTM进行文本的情感分析☆177Updated 5 years ago
- 用gensim训练LDA模型,进行新闻文本主题分析☆72Updated 5 years ago
- 基于CNN的新浪新闻文本分类☆11Updated 5 years ago
- 对微博评论进行情感三分类(正面,中性,负面)☆16Updated 4 years ago
- 文本热点挖掘,基于DBSCAN聚类模型,对文本的热点事件进行挖掘☆39Updated 4 years ago
- 基于深度学习的中文评论情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析(二分类+九分类),可以判定积极和消极,对于消极评论,还可以判断其具体类别,比如物流不好或者服务差等等。☆41Updated 4 years ago
- 毕业论文代码 + 评论文本数据获取+数据清洗+文本数据向量化+将数据放进分类器(KNN+Naive Bayes+SVM)中训练+结果评估☆49Updated 2 years ago
- 基于Keras使用LSTM对电商评论进行情感分析☆49Updated 6 years ago
- 近年来,随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道,各类社情民意相关的文本数据量不断攀升,给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时,随着大数据技术的发展,建立基于自然语言处理技术的…☆30Updated 4 years ago
- 本科毕业设计的内容,社交媒体文本中的情感分析,运用了情感字典和机器学习的方法☆56Updated 6 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)☆52Updated 4 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆131Updated 6 years ago