商品的评分，商品id，商品评分时间。

之江杯2019-电商评论观点挖掘 参赛日志 Text-Opinion-Mining 比赛说明： 本数据集为化妆品品类的评论数据。为保护品牌隐私，数据已做脱敏，相关品牌名等用**代替； id字段作为唯一标识对应Train_reviews.csv中的评论原文和Train_labels.csv中的四元组标签。 一条评论可能对应多个四元组标签； Train_labels.csv中的A_start和A_end表示AspectTerm在评论原文中的起始位置； O_start和O_end表示OpinionTerm在评论原文中的起始位置。 若AspectTerm为"_",则A_start和A_end为空，OpinionTerm同理； （注：预测结果不需要位置信息，仅考察四元组的预测情况） AspectTerm和OpinionTerm字段抽取自评论原文，与原文表述保持一致。 若AspectTerm或Opin

Yelp-Fake-Review-检测 零售集团 YelpFakeReviewDection 应该可以导入 Eclipse IDE，这是我们项目的主文件。 在运行主类之前，请从“yelp_reviews_new”下载输入数据并更改其中的目录。 运行主类所在的 Cosine_Similarity.java。 “extract_new.py”是处理原始数据的 Python 脚本 “结果”文件夹包含从的“output.csv”创建的散点图。 来自“yelp_reviews_new”包含来自“extract_new.py”的处理数据 “e6893bigdatafinalpresentation”是演示幻灯片 来自“yelp_dataset_challenge_academic_dataset”是原始数据。 数据集的原始链接是： :

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火炬RL RL方法的Pytorch实现 支持具有连续和离散动作空间的环境。 支持具有1d和3d观察空间的环境。 支持多进程环境 要求 一般要求 火炬1.7 健身房（0.10.9） Mujoco（1.50.1） 列表（用于日志） tensorboardX（日志文件输出） 张量板要求 Tensorflow：启动tensorboard或读取tf记录中的日志 安装 使用use environment.yml创建虚拟环境 conda create -f environment.yml source activate py_off 手动安装所有要求 用法 在配置文件中指定算法的参数，并在参数中指定日志目录/种子/设备 python examples/ppo_continuous_vec.py --config config/ppo_halfcheetah.json --seed 0 --device 0 --id ppo_halfcheetah 结帐示例文件夹以获取详细信息 目前包含： 政策上的方法： 加强 A2C（演员评论家） PPO（近端政策优化）

支持安卓和模拟器 都可以 现在分享出来, 不了解的别、这类的东西基本就没有人分享！且行且珍惜~主要用途不多做讲解

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员工对公司的评价 抓取 Indeed 获取与给定关键字匹配的所有近期职位列表，然后抓取 Indeed 和 Glassdoor 对提供职位的公司的评论。 绘制评级，并在评论上使用主题建模来了解员工如何看待他们的公司。 可视化主题。 由 Henri Dwyer 用 Python 编写。 入门 两个 ipython 笔记本展示了如何使用该库来抓取和绘制评级。 在本地运行它们或查看它们托管： 主题建模 对于主题建模，您可以使用分层狄利克雷过程。 我用 C++ 修改了 Chong Wang 和 David Blei 编写的库： 这个 ipython 笔记本展示了如何准备用于 HDP 库的数据，以及如何从结果中探索主题。 进一步阅读 一个例子：

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