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些领域的公众情绪。 如果您是企业家，那么您会对公众舆论感兴趣，因为它关系到您的利基，产品和竞争，因为

CNN-LSTM-ATT论文评分模型 这是用于自动作文评分的纸质基于注意力的循环卷积神经网络的Pytorch实现。 [ ] 版本 我们的版本是： Python 3.6 PyTorch 1.8.0 训练 python train.py --oov嵌入--embeddding手套--embedding_dict Gloves.6B.50d.txt --embedding_dim 50 --datapath data / fold_ --prompt_id 1 请注意，您应该下载Gloves.6B.50d.txt。

基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法.pdf

自然语言处理实战视频教程，自然语言处理中重要的算法，词向量模型。本课程从语言模型入手，详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合， 基于深度学习主流框架Tensorflow实例演示如何用深度学习来进行文本分类任务，其中涉及深度学习主流架构LSTM模型以及自然语言处理中流行的word2vec词向量建模方法，分模块解读如何用框架一步步完成整个网络架构。

随着业务系统规模不断扩大, 系统结构也变得十分复杂, 常规基于规则的方法已经很难判断多个系统相互作用下的复合型故障, 也难以对潜在故障进行预测. 本文在多业务系统的复杂场景下, 使用ELK平台对日志进行集中化管理, 梳理出复杂系统环境下日志与各业务系统、主机、进程之间的关系, 筛选出系统中直接与故障相关的日志文件, 进而在深度学习框架TensorFlow中使用这些海量数据对LSTM算法模型进行训练, 从而实现对系统的实时故障预测.

针对目前癫痫发作实时自动预测困难的问题，将开展以LSTM模型为基础的癫痫发作预测的研究，构建了基于LSTM的神经网络模型对癫痫发作进行预测。将采集到的癫痫脑电数据进行预处理，然后提取单导联脑电小波能量特征，结合构建的基于LSTM的模型来识别癫痫发作前期和发作间期的状态，从而实现癫痫发作的预测。与传统的SVM和MLP相比，本方法取得了98.5%的分类精度和零误警的结果。为未来开发癫痫发作预警系统提供了理论基础，在临床应用上具有较大的潜在价值。

DEAP数据集自动情感识别 该项目使用来自DEAP数据集的EEG信号，使用集成的一维CNN，LSTM和2D，3D CNN以及带有LSTM的级联CNN将情绪分为4类。

社会性LSTM预测社区间冲突 作者： （ ）， （ ） 概述 该软件包包含用于复制预测结果的代码，该论文发表在The Web Conference（ie，WWW）2018论文中。该任务旨在在Reddit.com上预测社区间的动员和冲突。 特别是，我们研究了一个社区（“源”）发布超链接到另一社区（“目标”）的帖子的情况，目标是预测此“交叉链接”帖子是否会导致重大的“动员”参加目标社区的源社区成员的数量。 主要模型是“社会主导的” LSTM，它使用用户和社区的向量嵌入来帮助做出此预测。 特别是，使用“ node2vec”样式的方法学习用户和社区的嵌入，并且我们使用这些嵌入（以及来自交叉链接帖子的文本信息）来预测该帖子是否会导致动员。 有关更多详细信息，请参见和。 如果您使用与此项目关联的代码或数据，请引用以下文章： @inproceedings{kumar2018conflic

基于ARIMA模型和LSTM模型，提出一种高性能得时间序列预测算法

LSTM文本分类情感分析 使用LSTM进行文本分类/情感分析。使用LSTM对数据执行文本分类/情感分析。这些推文已从Twitter撤出，然后进行了手动标记。列： 地点 鸣叫于 原始推文 标签