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搜索资源列表

  1. NLP实战之keras+LSTM进行京东评论情感分析python

  2. NLP实战之keras+LSTM进行京东评论情感分析python，对语料进行简单分析，然后通过jieba分词、word2vec构造词向量，通过LSTM提取情感特征，利用LR二分类，达到准确度0.91897

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-19
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：m0_37723079

  1. 电影评论情感分析.zip

  2. 本资源以IMDB电影评论情感分析为例，讲解了自然语言处理的基本知识，比如分词、词嵌入技术等。对于IMDB数据的下载、读取和处理也进行了详细的讲解。 本讲建模采用Keras进行，适用于TensorFlow2.1.里面包含可运行源代码，注释详细，PPT，数据。可以参考中国大学MOOC，深度学习应用开发，浙江大学城市学院的课程。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-05-16
    • 文件大小：84mb
    • 提供者：a_13572035650

  1. Lecture_8_NLP.zip

  2. Tensorflow nlp教程，直达博客Tensorflow 笔记 Ⅺ——NLP 实现电影评论情感分析，详细解读 RNN，LSTM 原理，使用 TensorFlow2.x 高阶 API keras 实现

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-07
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_39567427

  1. 基于Keras的电影评论情感分析

  2. 基于深度学习的Keras训练模型，使模型可以实现：识别给定的文本实体是主观的还是客观的，以及识别主观的文本的极性。

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2020-09-29
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：qq_38491875

  1. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  2. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42196750

  1. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  2. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42204930

  1. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  2. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42197110

  1. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  2. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42191440

  1. NLP情感：使用NLTK，Scikit-Learn和Keras对亚马逊产品评论进行情感分析。 使用超参数搜索和LSTM，我们最好的模型可达到约96％的精度-源码

  2. 亚马逊评论情绪分析 情感分析一直在增长-既由于深度学习中使用了新的分析技术，又因为到处都有大量的数据生成。 每条产品评论，每条推文，每条Reddit帖子等均包含我们希望能够处理和理解的主观信息。 例如，假设您是Netflix。 然后，您对客户对您的服务和电视节目/电影选择要说的话非常感兴趣，并且您可能会希望挖掘Facebook帖子和推文以及IMDB评论等，以评估公众意见。 如果您是一名政客，那么您（希望）对选民的想法，他们想要什么，他们持有哪些宝贵价值观等感兴趣，因此您可能会有一个团队来分析这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：weixin_42117340

  1. nlp-tutorial：NLP（自然语言处理）教程列表-源码

  2. NLP教程 在PyTorch上构建的NLP（自然语言处理）教程列表。 目录 有关如何实现和适应简单的实词NLP任务的分步教程。 文字分类 此仓库提供了带有简单注释的简单PyTorch文本分类实现。 在这里，我们使用Huffpost新闻语料库，包括相应的类别。 在此数据集上训练的分类模型基于新闻标题和描述来识别新闻文章的类别。 关键字： CBoW，LSTM，fastText，文本文字化 此文本分类教程在IMDb电影评论数据集上训练了一个变压器模型，用于情感分析。 它提供了带有简单注释的简单PyT

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：963mb
    • 提供者：weixin_42119866