该数据集包括了四个领域的中文评论:笔记本电脑、汽车、相机和手机,评论属于 二分类 任务及正面或负面。可被用作于 自然语言处理 中情感分类任务
2021-03-30 21:17:54 106KB 情感分析 自然语言处理 nlp 分类算法
1
Deep_Learning_for_Aspect-Based_Sentiment_Analysis_A_Comparative_Review Hai Ha Do
2021-03-19 15:15:02 4.92MB DeepLearning Sentiment Analysis Review
在云上进行情感分析的全面评估 Ashwin Nalwade,陈名喜。 科技栈 应用程序和数据:Python,Flask,Gunicorn,CSS,spaCy,PyTorch,Pandas,HuggingFace。 云:Paperspace的Google Cloud Platform(GCP),IBM Cloud,Gradient Cloud。 容器:Docker [Docker Hub],Kubernetes,Google Kubernetes Engine。 跨平台比较 我们在3个不同的云平台上测试了不同的方法,并通过在GPU上运行时使用探查器来分析训练时间[历时平均值],准确性和内存利用率[峰值]。 GPU详细信息[Colab Pro] Fri Nov 27 20:47:34 2020 +----------------------------------------------
1
自杀情绪分析 使用的算法:准确性(运行代码仅使用准确性测试数据) 逻辑回归 随机森林 支持向量机 纳维·贝叶斯(Navie Bayes)提出的方法论 通过Kaggle网站( 获得的数据集正向推文通过Git中心存储库获得的负向推文正向推文标记为0负向推文标记为1余额数据集创建了5000条积极的推文5000条负面的推文 数据预处理 删除了推文中的URL和标点符号 代币化 抽干-抽干机PorterStemmer 词法分解-使用的词法分解器是WordNetLemmatizier 收集词和词法后,收集唯一的单词(指定代码中使用的函数名称) 使用代码中提到的功能删除停用词删除停用词后,唯一词 删除较少的频率词删除较少的频率词后的字数 特征提取去除频率较低的单词后,通过去除数字来形成新列表2使用了方法 CountVectorizer(定义公式)用于将唯一和频繁的单词转换为矢量 在删除频率较低的单
2021-03-06 20:06:18 1KB
1
python实现,包含贝叶斯估计、情感分析、分词等几个文件
2019-12-21 21:19:38 9KB python bayes sentiment analysis
1
用TensorFlow和Keras实现烂番茄上影评的情感分析,包括data processing, model,train&test;
2019-12-21 21:00:33 267KB 情感分析
1