基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】 1、研究目的 针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析,利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性,不断学习,不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优,并对模型进行简单的封装和部署。 2、研究方法 主要使用基于深度学习的方法,数据集采用论文常用的 IMDB 数据集,旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点,自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于,利用模型集成融合里的堆叠法的思想,实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。 3、研究结论 在第一个IMDB数据集上经过AUC评分,计算重合的面积, 可以达到95.97%分,排名能达到前15%。 在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法,得到了 0.7131280389的分数,排名196/614,30%左右。
2024-04-10 23:58:02 3.79MB 毕业设计 深度学习 情感分析 论文
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IPC、NVR对于GB28181的实现代码,可以直接移植到arm设备,拓展本身设备支持GB28181协议
2024-04-10 17:27:31 4KB GB28181 Linux arm 源码
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按照GBT28181-2016规范标准,基于osip2协议栈,使用osip2_5.3.0库和eXosip_5.3.0库实现的GB28181测试客户端,包括注册、心跳包、MESSAGE消息、Invite请求处理等GB28181基本功能的实现
2024-04-10 17:10:16 104.55MB GB28181 osip2 eXosip2
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tomcat8.redis4.0.1,ngixn1.9.5 ,实现session共享,内有配置文件说明
2024-04-10 16:21:50 815KB tomcat8 .redis ngixn session共享
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YOLOV7-OBB:You Only Look Once OBB旋转目标检测模型在pytorch当中的实现
2024-04-10 15:46:18 5.77MB pytorch pytorch 目标检测
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分布式中使用Redis实现Session共享(上)共11页.pdf.zip
2024-04-10 15:43:19 1.38MB
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该程序实现了对图像和视频的基本处理技术方法,是基于Simulink搭建方法的,简易高效。
2024-04-10 14:24:01 15KB 图像处理
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科大讯飞 vue.js 语音听写流式实现 1、流式实现,非webapi方式 2、websocket连接实时转文字 3、vue.js及传统的html页面双版本实现
2024-04-10 12:27:10 112KB vue.js
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知网 * 通过发送解析包形式抓取数据,相比于使用selenium等方式性能稍高一些。 * 可使用知网高级检索功能进行搜索,更高效检索文献。 * 可根据网络及知网反爬虫情况选择性开启详细信息抓取及下载caj文献功能。 * 利用excel表格快速查看所需文献摘要等信息,可根据excel提供下载链接选择性下载,防止下载过快导致知网反爬。 # 使用方法 ## 安装依赖 >在验证码处理部分使用了`tesserocr`,不过验证效果目前不是很好,所以默认开启手动识别验证码。 > >如果本地没有安装`tesseract`,可以先安装这个,再执行`pip install tesserocr`。或者将`CrackVerifyCode.py`文件第15、63、64行注释后再执行安装命令。 ```shell pip install -r requirements.txt ```
2024-04-10 11:33:29 19KB 爬虫
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python数据分析,因为股票价格的影响因素太多,通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行,只有当天之内的数据还有一定的关联,故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度,提前将mariadb数据库中的数据查询出来,保存成feather格式的数据,以提高加载数据的速度。 经过处理,不同股票的数据保存在了不同的文件中,列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近,说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系
2024-04-10 10:35:59 342KB python 机器学习 数据集 股票预测
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