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  1. Kaggle_Tweet_Sentiment_Extraction:https-源码

  2. 推文情感提取（凝视） 比赛链接： : 数据由正面，负面和中性推文组成：目的：推文中的哪些词支持正面，负面或中性情绪？ 您如何使用机器学习工具帮助做出决定？ 数据链接： :

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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. Twitter-Sentiment-Analysis:情感分析器，通过使用张量流实现神经网络，克服了识别推特推文文本情感（正面，负面）的挑战-源码

  2. Twitter情绪分析 一个情感分析器，用于通过使用张量流实现神经网络来克服识别推特推文文本情感（正，负）的挑战。 数以百万计的人正在使用Twitter来表达自己的情绪，如幸福，悲伤，愤怒等。情绪分析是关于检测情绪，见解，评估和态度的，并将其视为人类的思想。 情绪分析将情绪分为正面或负面等类别。 如今，行业感兴趣的是使用文本数据进行语义分析，以提取人们对其产品和服务的看法。 情绪分析对于他们了解客户满意度很重要，因此他们可以相应地改善服务。 基于NLP（自然语言处理）字段的Twitter情绪分

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  1. twitter-sentiment-analysis-源码

  2. Twitter情绪分析 客观的 构建可伸缩的，容错的和高可用性的（临时的）批处理框架，以在指定的时间段内提取，处理和执行与主题相关的推文的情绪分析。 项目概况 Twitter API将用于从Twitter提取推文数据。 以15分钟的时间突发获取数据，在指定的时间间隔内每15分钟回顾100条推文。 这些推文文本以及一些用户元数据都存储在暂存区域中。 tweet_id和text （tweet本身）被推送到Kinesis数据流以进行进一步处理。 流式传输的Kinesis数据已消耗，并且对于每条推文，

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：695kb
    • 提供者：weixin_42146274

  1. pytweet-源码

  2. we 包装概述 pytweet是一个Python软件包，用于对tweet进行文本分析和情感分析。 该软件包将允许您从Twitter提取推文，可视化用户发布推文的习惯，并对数据进行情感分析。 特征 get_tweets ： 此功能从Twitter用户的句柄（即elonmusk）中提取推文。 注意：此功能需要将Twitter API凭据存储为环境变量。 plot_timeline ： 此功能可以分析一条推文在一天中的什么时间发生，并绘制推文和小时数。 plot_hashtags ： 此功

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：411kb
    • 提供者：weixin_42157188

  1. tweetr:包装的用途（一行，标题大小写）-源码

  2. 推特 包装概述 pytweet是一个Python软件包，用于对tweet进行文本分析和情感分析。 该软件包将允许您从Twitter提取推文，可视化用户发布推文的习惯，并对数据进行情感分析。 特征 get_tweets ： 此功能从Twitter用户的句柄（即elonmusk）中提取推文。 plot_timeline ： 此功能可以分析一条推文在一天中的什么时间发生，并绘制推文和小时数。 plot_hashtags ： 此函数创建推文中的主题标签的分析，并绘制主题标签分析的图。 sen

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  1. 基础知识：Twitter和Instagram情绪分析-源码

  2. 数据科学基础 该存储库包含有关数据科学基础课程的作业的代码，我获得的分数是8.0 / 10.0。 作业1执行推文的情感分析。 作业2评估了用户Instagram活动与图像内容及其幸福感之间关系的性质。 这是通过有关用户的数据，图像及其元数据和从图像中提取的特征（例如，情感，面部表情）来完成的。

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    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：272mb
    • 提供者：weixin_42127783

  1. NLP推文-源码

  2. NLP推文 该存储库中的文件由密码本组成，该密码本对提取出的Tweet进行情感分析，以识别不良药物作用。 库和数据集 该数据集是从twitter api提取的。 使用的图书馆： pandas ， numpy ， nltk ， torch ， sklearn ， os ， sys ， model ， flair ， random ， Word2Vec 结果 我们成功地训练了模型，以从推文中提取药物不良React，并将其与包含药物不良React的标准库进行匹配。

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    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：253kb
    • 提供者：weixin_42132056

  1. aws-hackathon：使用AWS Comprehend的推文情感分析-源码

  2. 黑客马拉松 黑客马拉松使用或访问的工具： AWS理解 AWS Lambda函数 AWS S3 AWS QuickSight 此外，雅典娜可用于解析和提取要加载的多个文件中的数据，以便快速查看以可视化数据。 用于html导出的Quicksight链接： ://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/embedded-dashboards-example-html.html

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  1. Kaggle-推文情感提取-源码

  2. Kaggle-推文情感提取

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  1. 推文情感提取-源码

  2. 推文情感提取

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    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：682kb
    • 提供者：weixin_42133899

  1. Twitter情绪分析-源码

  2. Twitter情绪分析 ＃目标：设计模型以提取，识别和表征推文的情感 ＃情感分析为了从Twitter API中提取实时数据，我们使用了Tweepy（用于访问Twitter API的Python库） 我们想在恒定数据上训练模型。 随着流数据的不断变化，我们已经使用流数据进行了预测，该数据已导出到csv中。该数据集具有两个不同的极性，即负和正。我们将在标签列中预测结果。 -140数据集。 ＃关于数据集数据包含以下各列C0-鸣叫的极性（负或正）C1-鸣叫的ID C2-鸣叫的日期C3-查询C4-发过

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    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：172kb
    • 提供者：weixin_42168745

  1. 文件夹-源码

  2. 李Li（Simon Li）的数据科学组合 该产品组合是笔记本的汇编，在其中我探索和分析了机器学习中的数据科学问题。 以下项目分为几个主要类别：教程，kaggle竞赛，回归问题，自然语言处理，神经网络和数据探索。 讲解 Kaggle比赛 回归问题 聚类 KNN数字分类简介 手写数字用于银行支票，医疗应用程序和邮件，但因人而异。 在此项目中，使用K近邻算法将手写数字图像的MNIST数据集分类为0到9之间的数字。 自然语言处理 披萨的随机行为（ROAP） 一个流行的subreddit是比萨

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  1. 数据挖掘项目-源码

  2. 数据挖掘项目 推文聚类 目标： 主Twitter API用于提取推文 掌握自然语言处理 数据清理 推文分类 要求： Twitter开发人员帐户 Twitter API 1-数据提取： 导入库（tweepy +熊猫+ numpy） 连接到Twitter API 将推文提取到多个csv文件中，然后将它们组合到一个csv文件中 2-处理前的推文： 使用re库搜索不必要的信息。 删除标点符号，主题标签，个人资料名称，URL和表情符号。 创建一个新的干净的CSV文件 3-处理推文：自然语言

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  1. 推文情感提取-源码

  2. 推文情感提取 NLP项目文件

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    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42131013

  1. 技术消费者情感-源码

  2. COLX523_SH_VT_AL 这是Serena，Varun和Amy之间的COLX523小组项目的Github存储库。 项目：Twitter / Weibo关于科技巨头的三种语言（英语，法语和中文）的合集 里程碑1的可交付成果： 里程碑2的可交付成果： -Corpus + 解释 - 注释计划 - 注释者准则 -Excel 注释工具演示（如果无法打开Excel文件，请找到屏幕截图） 语料库以CSV格式输出： -法文推文在 -英文推文（4个CSV文件）位于 -中文微博帖子（4个CSV文件）

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：74mb
    • 提供者：weixin_42172972

  1. vader_sentiments_with_DASH_python：这是在DASH python中创建的情感分析器仪表板-源码

  2. 在DASH python上创建的Vader Sentiments 这是一个基于VADER Sentiments的情感分析器仪表板，并使用Dash框架在python中创建。 破折号的输出具有以下三个功能： 股票报价器的累积收益基于从Yahoo Finance提取的动态数据 根据输入的关键字进行情感分析。 在输出中，根据允许的twitter API限制，它给出了最近7天情绪在正面和负面之间的趋势。 Wordcloud是根据获取的总推文创建的 仪表板-仪表板 要添加的内容： 请配置Twitt

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  1. tweets-情感分析：Tweets情感分析-源码

  2. 我从过去几天的10.000条推文中提取了数据，其中病毒的传播处于最高水平。 但是，这种情绪分析的结果表明，正面推文在很大程度上抵消了负面推文。 疫苗接种步伐的加快及其带来的希望是否会带来这种后果？ 如果增加样本，或者只是更改推文提取的日期，我们可能会偶然发现其他不同的结果。

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：weixin_42157188

  1. 音乐学院-产品-评论-分类：开发机器学习模型以对客户对产品的评论进行评分-源码

  2. COVID-19推文的保守情绪分析 开发机器学习模型来解密共鸣推文并预测它们是正面的还是负面的或中性的 人们不仅使用社交媒体来共享信息，而且还可以分享自己的感受。 在过去的一年中，冠状病毒和由此产生的隔离极大地影响了我们的生活以及社交媒体平台（主要是Twitter），这些平台上充斥着有关该主题的帖子。 虽然在某些推文中明显体现出积极性和消极性，但在其他时候，我们仍然难以在加载的推文中破译情绪。 我们使用机器学习工具对与COVID-19相关的推文执行了情感分析，首先是从Kaggle中提取数据，然

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42181693

  1. 情绪分析-Twitter-word2vec-keras：使用word2vec和Keras的推文情感分类器。 该Keras模型可以保存并用于其他tweet数据，例如通过tweepy API提取的流数据-源码

  2. 情绪分析-Twitter-word2vec-keras：使用word2vec和Keras的推文情感分类器。 该Keras模型可以保存并用于其他tweet数据，例如通过tweepy API提取的流数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：469kb
    • 提供者：weixin_42151036
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