目前，各种App的社区或者用户晒照片、发说说的地方，都提供了评论功能，为了更好地学习，自己把这个功能实现了一下，做了个小的Demo。 首先推荐一款实用的插件LayoutCreater，可以帮助开发者自动生成布局代码，具体用法可以去GiHub上看看： GitHub地址：https://github.com/boredream/BorePlugin 1、新建一个Android工程，写MainActivity的布局 activity_main.xml <RelativeLayout xmlns:android=http://schemas.android.com/apk/res/androi

屏幕取词C++源代码，nhw32.dll实现，参考~

主要介绍了uni-app实现点赞评论功能，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

目录   一、题目描述 1.1 背景描述 1.2 数据集 1.3 评测指标 二、解题思路 2.1 ML/DL的前提假设 2.2 主要思路 2.3 进一步的改进 三、动手实践 四、全部代码 一、题目描述 1.1 背景描述 本次推荐评论展示任务的目标是从真实的用户评论中，挖掘合适作为推荐理由的短句。点评软件展示的推荐理由具有长度限制，而真实用户评论语言通顺、信息完整。综合来说，两者都具有用户情感的正负向，但是展示推荐理由的内容相关性高于评论，需要较强的文本吸引力。一些真实的推荐理由如下图所示：                                                     

之江杯电商评论挖掘数据集.rar

李子柒油管评论数据完整版.csv （用于语义分析）是李子柒关于粽子端午节那期视频的评论数据。包含了，评论日期时间，点赞数量，评论，用户id

评分预测器 是否提供基于评论的机器学习模型，该模型可以预测评论的等级并检查其等级。

东方财富的java笔试题STOCK_PRICE_FINBERT 以guba的评论为初始语料，利用Finbert模型分析中文评论的极性，预测股价上涨。 项目性质 该项目主要由爬虫、Finbert模型和假设检验组成。 爬虫技术使用Xpath和Json技术在东方财富网的股票吧论坛上爬取了20W的评论。 Finbert 模型支持逐层解冻和梯度累积。 同时，每个epoch对数据集进行随机分割，不仅增加了模型训练的随机性，降低了过拟合的风险，而且可以在一定程度上缓解小样本的问题。 最后封装了bert模型，方便以后的模型扩展，给Finbert赋予了Sklearn接口。 假设检验用于评估一定时期内极性与股票收益的相关程度。 代码的使用 单击下面的链接下载预训练的 bert 模型并将其放置在 /models/language_model/ 中。 待解决的问题 社会评论话题分散，大量脏数据难以清理，严重影响模型性能。

steam游戏评论采集，可以针对steam游戏下面所有的评论进行采集

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