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基于弹幕情感分析的直播高光时刻判断模型设计与系统实现
☆25Updated 2 years ago
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- 基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析模型，并基于前后端分离式架构完成属性级情感分析Web系统搭建，通过细粒度情感分析帮助用户和商家更好决策。☆69Updated 2 years ago
- bilibili弹幕分析，包含爬虫、词云分析、词频分析、情感分析、构建衍生指标，可视化☆173Updated 2 years ago
- 对豆瓣影评进行文本分类情感分析，利用爬虫豆瓣爬取评论，进行数据清洗，分词，采用BERT、CNN、LSTM等模型进行训练，采用tensorboardX可视化训练过程，自然语言处理项目\A project for text classification, based on to…☆162Updated 2 years ago
- 基于UIE的舆论情感分析Web系统，前后端分离式 架构部署，支持单文本属性级情感分析及上传txt文件进行批量情感分析，并支持分析结果的可视化展示。 技术栈：后端：FastAPI + UIE；前端：Vue + ElementUI + Echarts。☆60Updated 2 years ago
- 大模型相关实践记录☆156Updated 4 months ago
- 使用pytorch， 基于textCNN以及BiLSTM进行中文情感分析、 文本分类☆63Updated 6 years ago
- 在SMP2020的微博情绪分类任务上，微调在中文预料上预训练的BERT模型，进行文本分类。☆110Updated 3 years ago
- ☆33Updated 3 years ago
- 数据科学基础大作业：实现的技术包括利用python爬虫，爬取关键词搜索的微博正文，特定微博下的评论；预处理微博文本；手写textRank；聚类，kmeans，DBSCAN，层次聚类；情感词典情感分析；pyecharts可视化绘图☆72Updated last year
- 一个自然语言处理的可视化系统，实现自动生成词云图、文章关键信息提取、多文档主题分布、文本分类等功能，还有一些业务数据的可视化图表展示。☆36Updated 4 years ago
- 今日头条中文新闻（文本）分类数据集☆68Updated 7 years ago
- 與情分析系统，包括爬虫、数据清洗、文本摘要、主题分类、情感倾向性识别以及分析结果数据可视化☆425Updated 3 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）☆56Updated 5 years ago
- 通过python爬虫获取人民网、新浪等网站新闻作为训练集，基于BERT构建新闻文本分类模型，并结合node.js + vue完成了一个可视化界面。☆42Updated 3 years ago
- 情感分析、文本分类、词典、bayes、sentiment analysis、TextCNN、classification、tensorflow、BERT、CNN、text classification☆491Updated 2 months 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
- 观察者新闻网爬虫（新闻爬虫），基于python+Flask+Echarts，实现首页与更多新闻页面爬取（Requests+etree+Xpath）+新闻存储(MySQL)+文本分析(Jieba)+可视化(新闻词云，词频统计）。☆103Updated 3 years ago
- 使用bert实现京东评论的情感分析(文本分类)☆46Updated 2 years ago
- Chinese Rumor Recognition 本科毕业设计论文-中文谣言检测☆57Updated 6 years ago
- 能够采集微博博主,博文,评论,分析博主信息,博文话题等,构建社交网络,同时对数据和网络进行分析的工具.☆23Updated 6 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
- 基于各种机器学习和深度学习的中文微博情感分析☆596Updated 2 years ago
- 基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析☆101Updated 2 months 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。☆48Updated 5 years ago
- TAPTAP游戏评论的文本挖掘，包括APP爬虫、数据清洗、pyecharts可视化、pytorch框架下LSTM模型情感分析☆198Updated 5 years ago
- 利用微博热点话题舆情聚类分析☆296Updated 5 years ago
- Apply ML on weibo sentiment. 疫情背景下微博文本情感分析与可视化☆46Updated 2 months ago
- 毕业设计：微博用户情感分析系统Django+vue☆454Updated 5 years ago
- 毕业设计，基于自然语言处理的微博用户情感分析系统☆36Updated 3 years ago
- Chinese corpus sentiment analysis. 谭松波酒店评论中文文本情感分析☆58Updated 2 months ago