pytorch实现文本情感分析详细教程 关键词：python，情感分析，英文文本分类，Bi-LSTM 训练集准确度高达98%，验证集准确度最高达到82%，数据集来自竞赛平台DataCastle，竞赛链接为：https://challenge.datacastle.cn/v3/cmptDetail.html?spm=5176.12282016.0.0.31ed52e3oG2G01&id=359，本代码可以帮助大家获取前70的排名成绩，后续可以进行二次修改，有望冲击前50。

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中文文本分类语料-测试集下载 是测试集，训练集请见我的资源 本语料库由复旦大学李荣陆提供。test_corpus.rar为测试语料，共9833篇文档；train_corpus.rar为训练语料，共9804篇文档，两个预料各分为20个相同类别。训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。

中文情感分析的实质是文本分类问题，本项目分别采用CNN和BI-LSTM两种模型解决文本分类任务，并用于情感分析，达到不错的效果。 两种模型在小数据集上训练，在验证集的准确率、号回率及F1因子均接近90% 项目设计的目标可以接受不同语料的多种分类任务，只要语料按照特定格式准备好，就可以开始调参训练、导出、serving。

人工智能_项目实践_上市公司年报_基于python的上市公司年报分析（pdf转txt，停用词过滤，关键词分析，文本分析）

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本书提供了对自然语言处理的高度可理解的介绍，自然语言处理是支持各种语言技术的领域，从预测性文本和电子邮件过滤到自动摘要和翻译。

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毕业设计 计算机 源码 基于AdaBoost算法的情感分析研究 此项目为本科毕业设计项目，目前已经没有时间更新了，文章、代码都有很多错误，大家借鉴一下思路就好，不要仔细研究 大学时没有好好学算法，毕竟那些树、图实在提不起兴趣，好在毕业设计选择了个机器学习算法，整了个还算是有点意思的项目，至少弥补了大学的一点点的遗憾。现在将项目开源出来，虽然感觉还是写得没有达到自己的预期，大部分也是参考别人的，有兴趣的可以下载看看吧。如果可以，希望能给个star或者fork奖励奖励 文本分类基本流程 运行环境 [anaconda: 3.5+] 本文项目流程 一、 使用微博应用获取微博文本，代码地址 二、 SVM初步分类(svm_temp.py) 三、 利用贝叶斯定理进行情感分析 四、 利用AdaBoost加强分类器 完整文档可以看doc 一、获取微博文本 二、SVM初步分类 三、使用朴素贝叶斯分类 四、AdaBoost 4.1 二分类AdaBoost 4.2 多分类AdaBoost 4.2.1 AdaBoost.SAMME 4.2.2 AdaBoost.SAMME.R