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搜索资源列表

  1. nlp_deeplearning_analysis_2:反馈分析-源码

  2. 使用深度学习算法进行自然语言处理，以从文本进行情感识别。 开发此模型的目的是为了获取一般的任何反馈或文本，然后生成百分之五的带有针对它的5种情绪之一。 情感是： 愤怒 害怕 喜悦 中性的 悲伤感 然后，我创建了一个蜘蛛图来获取这些情绪和百分比，然后将输出可视化。 过程 清理文本-使用主词和停用词并删除特殊字符 仅使用培训数据创建令牌生成器并令牌化 定义模型参数 创建模型-我使用了LSTM CNN，但我也应该研究其他模型 标记化并填充X_train和X_test 编码y_train和y_t

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  1. 2021-spring-main-源码

  2. DATASCI W266：具有深度学习的自然语言处理 理解语言是人类互动的基础。我们的大脑已经进化出特定于语言的电路，可以帮助我们非常快速地学习它。但是，这也意味着我们很难解释声音和符号究竟是如何产生含义的。本课程是对语言现象的广泛介绍，以及我们尝试通过机器学习对其进行分析的尝试。我们将涵盖广泛的概念，重点是实际应用，例如信息提取，机器翻译，情感分析和摘要。 链接：

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  1. AI-Surveys:整理AI相关领域的一些概述-源码

  2. 人工智能调查 本repo主要整理AI相关领域的一些概述，起因是看到了这个非常棒的项目。 目前添加了『自然语言处理』模块的部分觉得不错的概述。 欢迎有兴趣的小伙伴们一起整理。 自然语言处理（NLP） 文本分类（文本分类） 情感分析 命名实体识别（命名实体识别） 关系抽取（关系提取） 文本匹配（文本匹配） 阅读理解（阅读理解） 机器翻译（机器翻译） 文本生成（文本生成） 摘要抽取（Abstractive Summarization） 对话系统 知识图谱（知识图） 深度学习（深度学习） 迁移学习（转移

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  1. SOHU-baseline:搜狐校园算法大赛基线-源码

  2. SOHU基准 搜狐校园算法大赛基线 代码运行环境： python 3.6 凯拉斯2.2.4 tqdm 界坝 张量流-gpu 1.12.0 整体思路： 采用管道的方式，将这个任务拆为两个子任务，先预测方面，根据方面预测情感极性（ABSA），这两个子任务都使用深度学习模型解决 方面预测采用指针标注的方式解决，标注aspect的头和尾，思路参考苏神在百度信息撷取的基准 根据aspect的情感分析是一个多分类问题，首先根据分隔符将文本拆分成多段，然后拆分aspect出现过的文本，再进行三分类 代

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_42122838

  1. PersonalProjects-源码

  2. 数据科学组合 包含我为学术，自学和业余爱好而完成的数据科学项目组合的存储库。 以iPython Notebooks的形式呈现。 内容 机器学习 线性回归： 逻辑回归： 决策树和随机森林： 支持向量机： K均值聚类： 主成分分析： 推荐系统： 工具：scikit-learn，Pandas，Seaborn，Matplotlib 自然语言处理 垃圾邮件检测： 文字分类： 情绪分析： 自动改正： 自动补全： 深度神经网络的情感分析： 命名实体识别： 重复问题的识别： 神经机器翻译： 文字摘要： 问题回

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_42108054

  1. The-beginning-of-machine-learning-advanced:机器学习入门（进阶）：基于深度学习的卫星图像识别，基于逻辑回归的情感分析，基于词袋模型的问答系统-源码

  2. 机器学习高级入门 机器学习入门（进阶）：基于深度学习的卫星图像识别，基于逻辑回归的情感分析，基于词袋模型的问答系统

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  1. Data_Science_Portfolio:在学术界和自我学习中均已完成的数据科学组合-源码

  2. 数据科学组合 该产品组合包含以学术界和自学方式完成的数据科学领域的各种项目。 组织 1.机器学习 ：数据分析和机器学习解决了电信客户流失。 ：线性回归教程，从零开始实施numpy / pandas与scikit-learn进行比较，以预测客户可以出售其房屋的最佳价格。 ：预测签名是由希格斯玻色子（信号）还是其他过程（背景）产生的。 仅使用Numpy从头开始实现所有ML模型。 ：使用传统的机器学习技术对tweet进行正/负情感分析。 2.深度学习 ：使用协作采样方案可提高深度生成对抗网络中

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  1. Natural_Language_Processing_Specialization:该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料-源码

  2. Natural_Language_Processing_Specialization 该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料。 课程1：具有分类空间和向量空间的自然语言处理 主题：使用逻辑回归，朴素贝叶斯和单词向量来实现情感分析，完整类比并翻译单词。 第一周：逻辑回归 在这堂课中，我学习了将文本中的特征提取到数值向量中，然后使用逻辑回归为推文构建二进制分类器。 主题：情感分析，逻辑回归，数据预处理，计算词频，特征提取，词汇创建，监督学习 实验室： 任务： 第二周：朴素

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：229mb
    • 提供者：weixin_42097668

  1. 基于方面的情感分析：深度学习课程项目-源码

  2. 基于方面的情感分析 深度学习课程项目

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：407kb
    • 提供者：weixin_42177768

  1. Python人工智慧：有关深度学习，机器学习，计算机视觉和NLP的项目-源码

  2. python的人工智能 项目1：预测自行车共享模式从头开始构建和训练神经网络，以预测给定一天的共享自行车数量。 项目2：狗的品种分类器定义一个卷积神经网络，该神经网络在执行以下任务时会比普通人表现更好：识别狗的品种。给出狗的图像，该算法将对狗的品种进行估算。 Project3：生成电视脚本，使用PyTorch构建循环网络和长期短期记忆网络。执行情感分析并生成新文本，并使用循环网络来生成类似于电视脚本训练集的新文本。 Project4：生成脸部实现深层卷积GAN，生成脸部逼真的图像。 Pr

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    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：35mb
    • 提供者：weixin_42100129

  1. PaddlePaddle-7Day-API课程-源码

  2. PaddlePaddle-7Day-API课程 2021年2月百度AI PaddlePaddle深度学习高级API速成营的个人课程摘要官方课程说明： ： 2月3日-2月10日，每晚20：30-21：30直播讲解 初步知识 Python基础 线性代数与概率论基础 目标 掌握深度学习常用模型基础知识 熟练掌握一种国产开源深度学习框架 完全独立完成相关深度学习任务的能力 能用所学为AI加一份年味 大纲 第一天（2月3日）主题：走进深度学习与高层API作业：评论题 第2天（2月4日）主题：CV案例_

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    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_42138716

  1. 深度学习：深度学习纳米学位课程的回购-源码

  2. 深度学习纳米学位基金会 该存储库包含与Udacity的 计划相关的材料。 它由一堆用于各种深度学习主题的教程笔记本组成。 在大多数情况下，笔记本会引导您实现诸如卷积网络，循环网络和GAN等模型。 还涉及其他主题，例如权重初始化和批次归一化。 也有一些笔记本用作Nanodegree程序的项目。 在程序本身中，项目由Udacity专家进行审核，但也可以在此处获得。 目录 讲解 ： 您建立情感分析模型，预测某些文本是肯定的还是否定的。 ：开始使用Tensorflow构建神经网络。 ：探讨初始化网

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    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：48mb
    • 提供者：weixin_42116650

  1. 深度学习纳米学位：深度学习纳米学位（Udacity）中的练习和材料-源码

  2. 深度学习（PyTorch） 该存储库包含与Udacity的有关的材料。 它由一堆用于各种深度学习主题的教程笔记本组成。 在大多数情况下，笔记本会引导您实现诸如卷积网络，循环网络和GAN等模型。 还涉及其他主题，例如权重初始化和批次归一化。 也有一些笔记本用作Nanodegree程序的项目。 在程序本身中，项目由真人（Udacity审阅者）审阅，但是此处也提供了起始代码。 目录 讲解 神经网络导论 ：了解如何实现梯度下降并将其应用于学生录取数据中的预测模式。 ： 您建立情感分析模型，预测某些

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    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：146mb
    • 提供者：weixin_42121725

  1. Sentiment_Analysis_Deep_Learning：使用深度学习（CNN）进行情感分析-源码

  2. Sentiment_Analysis_Deep_Learning：使用深度学习（CNN）进行情感分析

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    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42113552

  1. 使用Python的神经网络项目-源码

  2. 使用Python的神经网络项目 这是Packt发布的的代码库。 通过六个项目使用Python探索神经网络真正力量的终极指南 这本书是关于什么的？ 神经网络是AI近期发展的核心，可为许多现实世界的问题提供最佳解决方案，包括图像识别，医学诊断，文本分析等。 本书介绍了一些基本的神经网络和深度学习概念，以及一些流行的Python库来实现这些概念。 本书涵盖了以下令人兴奋的功能： 学习各种神经网络架构及其在AI中的进步 通过构建和训练神经网络来掌握Python的深度学习 掌握神经网络进行回归和

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：65mb
    • 提供者：weixin_42119281

  1. 情感分析：深度学习-源码

  2. 资料集 用于训练和验证模型的Twitter数据集是密歇根大学Kaggle竞赛数据集和Neik Sanders创建的“ Twitter情感语料库”的组合。 这些数据集总共包含1,578,627条标记为正或负的推文。 您可以获取数据集！ 我们还在嵌入层中使用了GloVe（单词表示的全球向量）进行了预训练。（您可以下载Twitter的Glove ^^ 火车 我们通过多种方式处理数据，例如： URL被标记替换。 连续重复两次以上的任何字母都将被该字母的2次重复替换（例如，“ sooooo”被替换为

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：984kb
    • 提供者：weixin_42139302

  1. statement_order_prediction：使用Google和Huggingface的Albert ML模型实施句子顺序预测-源码

  2. 句子顺序预测 使用Google和Huggingface的Albert ML模型实现句子顺序预测 我使用文本拼写，自然语言处理以及深度学习技能和工具开发了句子顺序预测管道。 我训练了Google和HuggingFace的ALBERT深度学习模型，以预测连续句子对的顺序。 当从同一工作体中获得随机选择的顺序句子对时，该模型可以以84％的准确性预测哪个句子在文本中排在首位，并可以执行命名实体识别，情感分析，语言建模和提取性问题解答。 句子顺序预测对于探索笔法，作者风格和作者真实性特别有用，并证明有助于

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  1. 使用Tensorflow和Sciencekit学习路径机器学习：使用两个最受欢迎的框架开发和应用机器学习技术-源码

  2. 学习路径-使用TensorFlow和scikit-learn进行机器学习 使用两个最受欢迎的框架开发和应用机器学习技术 您将学到什么： 使用TensorFlow创建深度神经网络 通过集*现数据中的隐藏模式和结构 使用TensorFlow掌握线性回归技术 实施神经网络并改善预测 将NLP和情感分析应用于您的数据 使用距离指标来预测聚类 使用sklearn的简单语法创建自己的估算器 探索scikit-learn中可用的前馈神经网络

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：134mb
    • 提供者：weixin_42141437

  1. datastories-semeval2017-task4：“ SemEval-2017任务中的DataStories：专注于消息级和基于主题的情感分析的深度LSTM”中介绍的深度学习模型-源码

  2. 总览 该存储库包含用于DataStories团队提交的的模型的源代码。 该模型在论文。 引文： InProceedings{baziotis-pelekis-doulkeridis:2017:SemEval2, author = {Baziotis, Christos and Pelekis, Nikos and Doulkeridis, Christos}, title = {DataStories at SemEval-2017 Task 4: Deep L

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42097668

  1. tensorflow-101：TensorFlow 101：TensorFlow中的Python深度学习简介-源码

  2. TensorFlow 101：深度学习简介 我一生都在机器学习领域工作，从未见过像深度学习这样的算法能超越其基准测试-Andrew Ng 该存储库包括我从头开始完成的基于深度学习的项目实现。 您可以在分步教程中找到源代码和文档。 模型结构和预训练权重也可以共享。 面部表情识别 ， 这是一个自定义的CNN模型。 将Kaggle 数据集输入模型。 该模型运行速度很快，并产生令人满意的结果。 它也可以实时运行。 我们可以实时运行情感分析以及 ， 脸部识别 ， 人脸识别主要基于卷积神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：weixin_42129113
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