使用RNN循环神经网络实现对爬取的京东评论信息进行情感分析 其中包括源代码、数据集、停用词等

基于训练好的语言模型（使用gensim的word2vecAPI），编写了一个情感分类模型，包含一个循环神经网络模型（LSTM）和一个分类器（MLP）。首先，将一个句子中的每个单词对应的词向量输入循环神经网络，得到句子的向量表征。然后将句向量作为分类器的输入，输出二元分类预测，同样进行loss 计算和反向梯度传播训练，这里的 loss 使用交叉熵 loss。

非常好的机器学习深度学习课件，(十三)RNN和LSTM.pptx

ChattingRobot_RNN-master.zip

灾难响应消息分析项目-集成和RNN方法 在本笔记本中，我探索了三种分析文本数据以预测文本主题的方法。 这是通过数据完成的，中有来自灾难幸存者的已编译文本消息，目的是对它们进行分类，以了解处理灾难时的优先级。 文献资料 以下项目是Udacity的数据科学纳米学位计划的一部分，该计划提供了原始数据库。 该信息如图8所示。 表格中分析的文本消息具有三种类型，分布如下所示： 需要注意的另一重要事项是所分析的文本与灾难相对应。 在下面您可以找到不同文本中最常见的10个单词： 在该项目中，您将发现两个部分： 应用程序：在项目的“应用程序”部分中，有一个Web应用程序，它使用分析后的信息来制作图形和预测。 该预测是通过模型完成的，该模型是根据Udacity提供的信息进行训练的。 Udacity提供的Web应用程序模板。 笔记本：在笔记本中，您还可以找到随机森林模型，预处理和图形。 它还包含一个

新手入门必备！可以尝试一下。里面可以直接运行，把自己的数据集替换掉即可，也可以私信我替换！

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对下载的IMDB数据集中的test和train分别进行预处理从而方便后续模型训练，代码为PreProcess.py。预处理主要包括：大小写转化、特殊字符处理、stopwords过滤、分词，最后将处理后的数据存储为CSV格式，以方便后续调试。借用了nltk的 stopwords 集，用来将像 i, you, is 之类的对分类效果基本没影响但出现频率比较高的词，从训练集中清除。

matlab心电图程序代码基于呼吸暂停-心电图的OSA检测代码 该项目包括用于呼吸暂停ECG的预处理方法和用于每段OSA检测的LSTM-RNN模型。 介绍 如果要使用此程序，应首先下载Apnea-ecg数据库。 在这里，我们提供了一个下载链接，代码为：8fuq。 用法 然后，按照以下步骤操作，您将获得OSA检测模型。 在python中使用matlab函数。 遵循官方文件。 运行preprocessOfApneaECG.mit2Segments.py 。 此python文件将Apnea-ECG数据库转换为每分钟的ECG段，包括训练集（a01-a20，b01-b05，c01-c10）和测试集（x01-x35）。 不要忘记在mit2Segments.py中设置路径信息。 运行preprocessOfApneaECG.preProcessing.py 。 该python文件处理每分钟的ECG片段，包括ECG去噪，从ECG提取RRI，RAMP和EDR信号，在RRI和RAMP上进行平滑和样条插值以及对EDR信号进行下采样。 此外，我们根据RRI将这些细分分为两种：噪声和清晰。 运行produceD

训练 1.处理train 数据集 python3 ./utils/make_data.py 2.训练网络 python3 train.py 测试 1.加载模型，将训练好的模型放入./model/中 2.向test_img_list中添加需要测试的图片列表 test_img_list = ['/home/tony/ocr/test_data/00023.jpg'] 3.运行模型 python3 test_crnn.py