基于 Keras LSTM 的中文评论情感分析(附完整代码）.zip

资源包含文件：设计报告word+项目源码及数据 本文使用Keras框架搭建对于中文商品评论的情感分析模型。训练 2 个 epoch 后在测试集上的准确率为 90.42%。 preprocess.py 数据预处理 models.py 模型定义 train.py 训练模型 predict.py 模型推理 对于文本的预处理包括标识化处理、移除停用词和标点符号、移除英文和数字、序列对齐等。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125665844

人工智能-项目实践-情感分析-基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析 题目介绍 该题目为《细粒度用户评论情感分析》，来源于“全球AI挑战赛”。https://challenger.ai/competition/fsauor2018 对于题目内容以及任务描述均可从该网站获取，这里不再赘述。 成绩 单个模型最好的F1指标为：75.04 整体20个模型的综合F1指标为：68 数据集 数据集由比赛平台提供。包含105000条训练样本以及15000条测试样本。 关于数据集的标注可以点击这里查看。

东方财富的java笔试题STOCK_PRICE_FINBERT 以guba的评论为初始语料，利用Finbert模型分析中文评论的极性，预测股价上涨。 项目性质 该项目主要由爬虫、Finbert模型和假设检验组成。 爬虫技术使用Xpath和Json技术在东方财富网的股票吧论坛上爬取了20W的评论。 Finbert 模型支持逐层解冻和梯度累积。 同时，每个epoch对数据集进行随机分割，不仅增加了模型训练的随机性，降低了过拟合的风险，而且可以在一定程度上缓解小样本的问题。 最后封装了bert模型，方便以后的模型扩展，给Finbert赋予了Sklearn接口。 假设检验用于评估一定时期内极性与股票收益的相关程度。 代码的使用 单击下面的链接下载预训练的 bert 模型并将其放置在 /models/language_model/ 中。 待解决的问题 社会评论话题分散，大量脏数据难以清理，严重影响模型性能。

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

内含手机中文评论数据集（商品编号和评论），贝叶斯算法中文评论分类代码，数据集+代码

谭松波中文评论情感分析，1为正向情感，0为负向情感，