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2022-05-17 00:13:03 4.98MB 访腾讯评论
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LangV 视频分享订阅网站 一个基于SpringBoot、ffmpeg、Redis、Dplayer.js、vue.js的视频分享订阅网站,实现了一个视频网站的上传视频、播放视频、个人主页、订阅、评论、订阅评论通知等基本功能。 (具体技术交流请联系qq 1845780976) 演示地址(目前还未优化,可能网站加载会很慢): 一、要实现上传视频后获取视频封面和时长等功能,得先下载ffmpeg并配置环境变量 (ffmpeg还可以转换视频格式及改变视频分辨率等,在这由于我还对ffpmeg研究不够深,仅用他实现了获取封面和时长的功能。有志者可以用他来加强对视频的处理) 1、下载ffmpeg:官方下载地址win版: 下载第一个ffmpeg-N-101994-g84ac1440b2-win64-gpl-shared.zip 即可 2、解压后配置环境变量:解压下载后的的zip包,配置解压后bin目录
2022-05-15 22:32:16 4.5MB JavaScript
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IMDB_TextAnalysis 通过IMDB数据集评论上的训练模型将输入文本分为正面还是负面。
2022-05-15 22:09:43 7KB JupyterNotebook
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酒店系统java源码 Sentiment-Analysis 本项目主要内容说明 本项目是基于java实现的本科毕设。首先从亚马逊中文网站爬取了关于“手机”的评论,然后对其进行情感分类。使用用户标记的星级作为情感类别,将这些评论分为了3类(与星级对应关系为1-{1,2},2-{3},3-{4,5})和5类(与星级一一对应)。预处理包括字符处理(包括全角转半角、过滤无关符号,主要为了避免特征稀疏)以及发现新词、分词、删除停用词,使用的主要分类方法是朴素贝叶斯,特征选择方法包括信息增益(Information Gain,IG)和文档频率(Document Frequency,DF)以及它们的结合。 分类效果:对亚马逊评论三分类F1值效果为 79.72%, 五分类效果为 63.63%。为了进一步检验,使用本文分类器对tanh松波酒店评论进行二分类,使用信息增益筛选特征,最好情况下, precision、 recall、 F1 值分别达到了 85.89%、 82.33%、 84.07%. 本项目又进一步增加了卡方统计和互信息的特征选择方法,并进行了对比分析。以此为基础,在《计算机应用》发表了。并
2022-05-15 16:43:44 69.85MB 系统开源
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今天小编就为大家分享一篇用Python爬取QQ音乐评论并制成词云图的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-05-15 06:16:00 286KB Python 爬取 QQ音乐 评论
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产品评论的情感倾向性分析是一个很有研究价值的领域,可以帮助客户、商家进行决策。针对产品评论中的属性词和情感词在文本中的各种关系,制定了8组特征选择规则,利用SVM算法训练模型来判断属性词和情感词的搭配识别,进而依据情感词及否定词等分析属性特征的情感倾向。实验结果表明:提出的基于SVM的搭配识别方法,在识别属性特征与情感词的搭配方面具有不错的分类效果。
2022-05-13 23:06:11 381KB 工程技术 论文
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源码纯js+html实现,自适应页面,适配各种服务器 好像是用代刷页面二改的,仅供技术参考!请于下载后24小时内删除!
2022-05-13 14:27:49 1.14MB html js
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源码简介与安装说明: 简单的社交评论、社交圈子、社交信息交换应用小程序模板下载
2022-05-13 09:06:15 317KB 微信小程序
爬虫与语义分析爬取评论评论加载过程请求链接生成规律词云制作语句清洗和提取分词和云图语义审核安装过程语义检测 看看都有谁出言不逊了 爬取评论 首选看看评论的加载过程。 评论加载过程 用浏览器打开网页,F12快捷键调试模式,选择Network,最后当然要刷新以下F5,鼠标随意。然后就是见证奇迹的时刻,O(∩_∩)O 原创文章 4获赞 0访问量 191 关注
2022-05-12 11:19:06 277KB python
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