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搜索资源列表

  1. 无监督CNN情感分析

  2. 无监督情感分析，包括文档和源代码，其中有128_hidden_then_softmax.py,Seq_CNN.py

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-04
    • 文件大小：916kb
    • 提供者：qq_21184863

  1. 情感分析.py

  2. 简单的情感分析，给定一段文本，判断 情感倾向。

  3. 所属分类：机器学习

  1. weibo-analysis-system:毕业设计：微博用户情感分析系统Django + vue-源码

  2. 微博分析系统 毕业设计：微博用户情感分析系统 （2020/02/02）更新，近日有过多童鞋来问我这个项目跑不起的问题，当时水平有点不够，写的确实有点乱，这里简单说明一下项目下下来直接跑起的方法。 1，pip install requirements.txt安装python包2，修改mysql数据库的账户密码（weibosystem / ssettings）里面3，创建数据库python manage .py makemigrations python manage.py migration 4，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：65mb
    • 提供者：weixin_42157166

  1. MAMS-for-ABSA:用于基于方面的情感分析的多方面多情感数据集-源码

  2. MAMS for ABSA 此存储库包含论文“ EMCLP-IJCNLP 2019， 挑战数据集和基于方面的情感分析的有效模型”的数据和代码。 彩信 MAMS是用于基于方面的情感分析（ABSA）的挑战数据集，其中每个句子包含至少两个具有不同情感极性的方面。 MAMS数据集包含两个版本：一个用于方面术语情感分析（ATSA），另一个用于方面类别情感分析（ACSA）。 要求 pytorch==1.1.0 spacy==2.1.8 pytorch-pretrained-bert==0.6.2 adab

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：686kb
    • 提供者：weixin_42131414

  1. Linear_Regression_Restaurant_Sentiment_Analysis：使用线性回归模型的餐厅情感分析-源码

  2. 线性回归餐厅情感分析 目录表 描述 线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还是否定的。 它以86％的准确度正确预测正确的标签。 技术领域 使用以下项目创建项目： python版本：3.9.1 NumPy库版本：1.20.0 熊猫库版本：1.2.2 数据集 制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。 常见词（例如“ the”，“ a”等）未分类。 每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中是否使用单词）。 除了评论是肯定的（1）还是否定的

  3. 所属分类：其它

  1. sentiment_analysis_ml_part：用于情感分析的后端和ML代码。 还需要运行以下代码：https：github.comnikhilvangumallaweb_sentiment_analysis-源码

  2. 怎么跑 安装 注意：确保sendiment_analysis_ml_part和web_sentiment_analysis在单个根目录中。 Python服务器 注意：在继续操作之前，请确保已安装Microsoft C ++ Build Tools。 安装水蟒 在终端中，导航到anaconda部分中的sentiment_analysis_ml_part目录。 运行conda env create -n sentiment_analysis -f ./environment.yml 通过运行c

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：weixin_42178963

  1. 微博数据分析：该项目将在微博（中国的Twitter）中抓取用户的评论，并对这些评论进行情感分析-源码

  2. 微博数据分析 该项目将在微博（中国的Twitter）中抓取用户的评论，并对这些评论进行情感分析：head.py，根据操作视频中的指引修改，然后运行UI_2.py文件 由于cn网站的html结点结构可能存在改变若运行爬取手机端的时候出现错误：列表索引超出范围讲pachong.py文件中的Pach类中的get_comment函数的div = info.body.find_all（“ span “，class _ =” txt“）替换div = info.body.find_all（” span“，c

  3. 所属分类：其它

  1. sentimentAnalysis：sentimentAnalysis：基于Python和TextBlob的API进行情感分析。 收到的YARP文本的摘要和来自波多黎各的YARP的结果-源码

  2. 情绪分析：sentimentAnalysis（Python API） 介绍 sentimentAnalysis模块在python使用TextBlob 。 该模块使用YARP端口接收要分析的文本。 sentimentAnalysis通过YARP端口发布分析结果。 利用 sentimentAnalysis需要输入之类的文本。 运行程序的过程： 执行 ，启动程序。 python sentimentAnalysis . py 连接数据源。 yarp connect /yourport/data:

  3. 所属分类：其它

  1. Twitter情感分析-源码

  2. Twitter数据上的Python情感分析 短跑 Dash是用于构建Web分析应用程序的高效Python框架。 Dash写在Flask，Plotly.js和React.js之上，是使用纯Python的高度自定义用户界面构建数据可视化应用程序的理想选择。 它特别适合使用Python处理数据的任何人。 目的 这个项目开始于 连接Twitter API并添加推文 对推文执行情感分析 连接到数据库并存储推文和相关分析 使用前端GUI，允许在数据库中查找可搜索的术语，以图形方式查看情感 跑步 在为twi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：405kb
    • 提供者：weixin_42098892

  1. 情感分析：分析人们的感受-源码

  2. 情绪检测 。로찍은정감지탐다합니다。 총정가7가지입니다。 中性 幸福 悲伤 愤怒 恐惧 惊喜 厌恶 감정감 实施细节 级联检测器（Viola-Jones算法），RBF和SVM（支持向量机）。 用法 tsst.py탐탐지테스트사하는데다。 。제용하려면있는를로를수정하여사하여다。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：135mb
    • 提供者：weixin_42099936

  1. twitter-sentiment-analysis：土耳其语的Twitter情感分析-源码

  2. 在Twitter上确定感觉 该项目的目的是确定人们在Twitter上分享内容时的感受。 该程序仅对土耳其推文进行分类。 查看NodeJS Web应用程序 幻灯片， ＃＃要求 ＃＃跑 python classify.py ##项目开发步骤 获取特定用户的推文 :check_mark_button: 清除数据（删除主题标签和提及的用户） :check_mark_button: 标记正面和负面推文 :check_mark_button: 应用朴素贝叶斯分类器算法 :check_mark

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42108948

  1. CS291K：using使用CNN和LSTM神经网络组合模型对Twitter数据进行情感分析-源码

  2. CS291K 使用CNN-LSTM组合神经网络模型对Twitter数据进行情感分析 论文： : 博客文章： : 动机 该项目旨在扩展我们以前使用简单的前馈神经网络（位于此处： ＆ ）进行的情绪分析工作。 相反，我们希望尝试使用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型，以对Twitter数据进行情感分析。 依存关系 sudo -H pip install -r requirements.txt 运行代码 在train.py上，更改变量MODEL_TO_RUN =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：weixin_42117224

  1. Twitter情感分析：with神经网络情感分析-源码

  2. 两个没有ML知识的家伙开始创建一个神经网络来进行Twitter情绪分析。 ：D 如何使用： 将情感分析数据集提取到“ full_data”（或任何您想要的数据） 运行“ python3 split_data.py full_data 1000”，将训练数据分成随机的1000条不良tweets和1000条良好tweets。 运行'python3 ffn_twitter.py'。 当前，您必须对文件名进行硬编码。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：56mb
    • 提供者：weixin_42112658

  1. algo-trading-crypto：使用情感分析和机器学习的加密货币算法交易-源码

  2. 算法交易加密 这是正在审查的手稿的补充存储库。 我们将数据集与用于创建数据集的脚本一起包括在内。 这项研究是针对比特币，以太坊，莱特币和瑞波币加密货币进行的。 但是，您可以自己运行脚本以从任何所需的加密货币收集数据。 使用库实现的机器学习模型。 依存关系 Python 3+ InfluxDB 雷迪斯 推荐的 Jupyter笔记本 建立 您可以使用提供的数据集。 如果要收集自己的数据，可以使用fetch_market_data.py脚本和 。 数据集 数据集以.h5格式包含在数据文件夹下。 剧

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  1. CourseraScraper：用于从Coursera中刮取课程评论并执行情感分析和主题建模的代码-源码

  2. CourseraScraper 用于从Coursera中刮取课程评论并进行情感分析和主题建模的代码 内容 准备使用的代码 CourseraClass.py scrape_coursera_reviews.py scrape_coursera_urls.py Review_Sentiment_Analysis.ipynb Review_Topic_Modeling.ipynb 实验 coursera_reviews_scraper.ipynb coursera_url_scrappe

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：18kb
    • 提供者：weixin_42131633

  1. SentimentAnalysis：由Stanford Sentiment Treebank上的BERT，ALBERT或DistilBERT进行微调训练而成的情感分析神经网络-源码

  2. 情绪分析 在 上通过微调 ， 或训练的情感分析神经网络。 安装要求 pip install numpy pandas torch transformers 使用我在s3上载的模型分析您的输入 python analyze.py 火车模型 python train.py --model_name_or_path bert-base-uncased --output_dir my_model --num_eps 2 支持bert-base-uncase，albert-base-v2，distilbe

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42138376

  1. news-emotion：:chart_decreasing:金融文本情感分析模型-源码

  2. 0.快速开始 挑战杯项目：金融文本情感分析模型|| 挑战杯项目：财务文本情感分析模型 金融领域短文本情感分析 配置要求： python 3.x 1.使用方法 1.0下载 sudo git clone https://github.com/AsuraDong/news-emotion.git news_emotion mv -R ./news_emotion/ 你的程序路径/ 1.1文件结构 clean_data / # 清洗数据 __init__ . py clean_html

  3. 所属分类：其它

  1. xmnlp：小明NLP：提供中文分词，词性标注，拼写检查，文本转拼音，情感分析，文本摘要，偏旁部首-源码

  2. / xmnlp / 小明NLP —轻量级中文自然语言处理工具 轻量级中文自然语言处理工具包 v 0.2.3 RIP 0.2.3版是xmnlp最后一个兼容Python 2.7的版本 功能概览 中文分词和词性标注 支持繁体 支持自定义词典 中文拼写检查 文本摘要＆关键词提取 情感分析 文本转拼音 获取汉字偏旁部首 安装使用 安装方式 方式一 pip install xmnlp 方式二 git clone https://github.com/SeanLee97/xmnlp.git cd /path

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：23mb
    • 提供者：weixin_42178963

  1. ABSA-PyTorch：基于方面的情感分析，PyTorch实现。基于方面的情感分析，使用PyTorch实现-源码

  2. ABSA-PyTorch 基于方面的情感分析，PyTorch实现。 基于方面的情感分析，使用PyTorch实现。 需求 火炬> = 0.4.0 numpy的> = 1.13.3 斯克莱恩 python 3.6 / 3.7 变形金刚 要安装需求，请运行pip install -r requirements.txt 。 对于非基于BERT的模型，需要，请参阅了解更多详细信息。 用法 训练 python train.py --model_name bert_spc --datas

  3. 所属分类：其它

  1. jiagu：jiagu深度学习自然语言处理工具知识图谱关系抽取中文分词词性标注命名实体识别情感分析新词发现-源码

  2. Jiagu自然语言处理工具 将提供中文分词，词性标注，命名实体识别，情感分析，知识图谱关系转移，关键字检索，文本摘要，新词发现，情感分析，文本聚类等常用自然语言处理功能。参考了各大工具优缺点制作，将Jiagu回馈给大家。 目录 提供的功能有： 中文分词 词性标注 命名实体识别 知识图谱关系抽取 关键词提取 文字摘要 新词发现 情感分析 文本聚类 等等。。。。 安装方式 点安装 pip install -U jiagu 如果比较慢，可以使用清华的pip源： pip install -U jiagu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：56mb
    • 提供者：weixin_42127783
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