餐馆评论分析 使用自然语言处理和单词袋进行特征提取，以分析在餐厅用餐的顾客的情绪，最后使用分类算法将正面和负面情绪分开。 餐馆评论分析使用自然语言处理和词袋进行特征提取，以对在餐馆中拜访的顾客进行情感分析，最后使用分类算法将正面和负面情绪分开。 自然语言处理自然语言处理是计算机科学，信息工程和人工智能的一个子领域，与计算机和人类语言之间的交互有关，尤其是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据 使用机器学习算法对分类进行分类，以分离不同的情感，以更好地了解商业环境

|简体中文 ERNIE是百度开创性提出的基于知识增强的持续学习语义理解框架，该框架将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中文字句，结构，语义等方面ERNIE在情感分析，文本匹配，自然语言推理，词法分析，阅读理解，智能问答等16个公开数据集上全面显着超越世界领先技术，在国际权威的通用语言理解上评估基准GLUE上，突破首次突破90分，获得全球第一。在今年3月落下帷幕的全球最大语义评价。SemEval2020上，ERNIE摘得5项世界冠军，该技术也被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》官方网站报道，相关创新成果也被国际顶级学术会议AAAI，IJCAI收录。E

CS224N-2019和2021 闪亮的新事物：我已经在2021年更新了此解决方案，其中包括： 作业1中的新词嵌入分析 关于预训练和合成器变压器的新作业5 简化的NMT分配4 我的CS224N 2019解决方案 课程连结 课程页面 讲座视频2019 杂项 安装Chrome扩展以便更好地显示公式 由于Kaggle将其GPU更新为P100（与K80相比，性能提高了2倍），因此该将展示我如何使用Kaggle内核训练A5（大约6小时）

从arXiv纸张标题生成类别 该项目采用并根据arXiv论文标题构建自动标签分类器。 系统输入：走向广泛学习：医疗保健实验 系统输出： stat.ML ， cs.LG 到上述论文。

双项主题模型 此程序包实现了由，兰介绍的短文本的。 它包括BTM模型的两种实现：cythonized）1 由小慧严，2）优化和cythonized 通过 。 它还能够计算困惑和语义一致性度量。 要求 赛顿 NumPy 大熊猫 科学 Scikit学习 pyLDAvis（可选） 设置 您可以从PyPi安装软件包： pip install bitermplus 或从此回购中： pip install git+https://github.com/maximtrp/bitermplus.git 例子 import bitermplus as btm import numpy as np from gzip import open as gzip_open # Importing and vectorizing text data with gzip_open ( 'dataset/Sea

自然语言处理与灾难鸣叫Kaggle

半监督序列学习 此回购记录了重现论文给出的结果的实验​​。 简而言之，我们在未标记的文本数据上对序列自动编码器或语言模型进行预训练，然后使用标记的文本数据对使用预训练权重初始化的基于RNN的序列分类器进行微调，与随机初始化的权重相比，分类精度更高。 资料准备 IMDB数据集 我们为此实验使用。 下载并解压缩，导航至目录aclImdb/train ，该目录aclImdb/train中包含带aclImdb/train/pos的正（ aclImdb/train/pos ）和带标签的负性（ aclImdb/train/neg ）以及未标签的评论（ aclImdb/train/unsup ）。 然后cd进入每个子目录并运行 for f in *.txt; do (cat "${f}"; echo) >> pos.txt; done for f in *.txt; do (cat "${f}"; ec

textacy：NLP，spaCy之前和之后 textacy是一个基于高性能spaCy库的Python库，用于执行各种自然语言处理（NLP）任务。 通过将基础知识-令牌化，词性标记，依赖项解析等-委托给另一个库， textacy主要关注于之前和之后的任务。 产品特点 通过用于处理一个或多个文档的便捷方法访问spaCy，并通过自定义扩展名和自动语言识别扩展其功能，从而为文本应用正确的spaCy管道 下载包含文本内容和元数据的数据集，从国会演讲到历史文献再到Reddit评论 轻松以多种常用格式在磁盘之间传输数据 清理，规范化和浏览原始文本-在使用spaCy处理之前 灵活地从处理过的文档中提取单词，n-gram，名词块，实体，首字母缩写词，关键词和其他感兴趣的元素 通过各种相似性指标比较字符串，集合和文档 对文档进行标记和向量化，然后训练，解释和可视化主题模型 计算各种文本可读性统计信息，包括Flesch-Kincaid等级水平，SMOG索引和多语种Flesch Reading Ease ...还有更多！ 链接 下载： : 文档： ： 源代码： : 错误跟踪程序： ： 维

机器学习支持的虚假新闻检测器 从初始构想到部署，构建端到端机器学习项目的完整示例。 此回购随附于博客文章系列，描述了如何构建假新闻检测应用程序。 这里包含的帖子： ：描述项目构想，设置存储库和初始项目工具。 ：描述如何使用工具获取数据集并执行探索性数据分析，以便更好地理解问题。 ：描述如何为第一个ML模型（随机森林分类器）获得功能训练/评估管道，包括如何正确测试管道的各个部分。 ：描述如何解释通过特征分析（通过诸如类的技术）和错误分析所学的第一个模型。 也可用于由驱动的第二个模型。 ：描述如何使用和部署模型以及构建随附的Chrome扩展程序。 还说明了用于以可伸缩和可复制的方式在应

语音情感分析器：神经网络模型能够从音频语音中检测出五种不同的男女情感。 （深度学习，NLP，Python）