中文文本情感分析,可使用多种模型 使用bert模型进行训练测试,执行命令如下 python main.py --model bert 基于训练好的bert模型预测新数据,执行命令如下 python predict.py --model bert --predict "your sentence" 使用ERNIE模型进行训练测试,执行命令如下 python main.py --model ERNIE 基于训练好的ERNIE模型预测新数据,执行命令如下 python predict.py --model ERNIE --predict "your sentence"
2021-07-08 15:02:39 814KB bert
电商评论文本情感分析在品牌认知中的研究.pdf
2021-07-08 12:06:07 1.98MB 电商平台 电商系统 行业分析 互联网
基于酒店评论的文本情感分析-附件资源
2021-07-05 13:19:52 106B
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具体使用方式,请移步我的博客这篇文章https://blog.csdn.net/Java_coder_guan/article/details/103674189#comments_17332493
2021-07-03 14:09:28 18.05MB NLP
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股评师分析报告文本情感分析预测股价
2021-06-23 14:06:49 36.74MB 文本分析 情感分析
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【双层LSTM】IMDB文本情感分析完整代码 基于tensorflow(含数据+词向量) 基于tensorflow的IMDB文本情感分析完整代码(包含数据和词向量可直接运行),网络结构采用双层LSTM。
2021-06-23 09:07:33 164.63MB IMDB 文本情感分析
基于LSTM结构的文本情感分析,张玉环,钱江,随着互联网的迅猛发展,越来越多的用户在互联网上发表着自己的评论,这些评论中包含着很多有价值的信息,而这些对于厂家进一步了
2021-06-08 19:53:20 421KB 首发论文
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基于BiGRU-CNN的中文评论文本情感分析,张苗,张征,近年来,互联网上中文评论文本的激增使得使用深度学习方法进行评论文本情感分析成为一种趋势。目前常用的深度学习模型是基于卷积
2021-06-01 15:38:52 221KB 情感分析
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对中文文本情感分析的研究进行了综述。将情感分类划分为信息抽取和情感识别两类任务, 并分别介绍了各自的研究进展; 总结了情感分析的应用现状, 最后提出了存在的问题及不足。
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情感分析是自然语言处理(NLP)领域的一部分,其目的是通过分析一些主观文本来挖掘情感倾向的过程。 随着单词向量的发展,深度学习在自然语言处理中Swift发展。 因此,基于深度学习的文本情感分析也得到了广泛的研究。 本文主要分为两个部分。 第一部分简要介绍了情感分析的传统方法。 第二部分介绍了基于深度学习的几种典型情感分析方法。 归纳和分析了情感分析的优缺点,为学者的深入研究奠定了基础。
2021-05-30 10:22:53 352KB 行业研究
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