基于python实现微博动态情感分析设计Flask制作restful api项目源码+数据集.zip 适用于做NLP情感分析 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习学习者。 也可作为课程设计、期末大作业、作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

LSTM文本分类情感分析 使用LSTM进行文本分类/情感分析。使用LSTM对数据执行文本分类/情感分析。这些推文已从Twitter撤出，然后进行了手动标记。列： 地点 鸣叫于 原始推文 标签

Twitter情绪分析 该项目是关于使用Apache Spark结构化流，Apache Kafka，Python和AFINN模块对所需Twitter主题进行情感分析的。 您可以了解所需主题的情感状态。 例如; 您可能对《权力的游戏》的新剧集感到好奇，并且您可能先前已经获得了某人对该新剧集的意见。 根据意见，答案可以是负的，中性的或正的。 代码说明 身份验证操作已通过Python的Tweepy模块完成。 您必须从Twitter API获取密钥。 名为TweetListener的StreamListener是为Twitter Streaming创建的。 StreamListener为名为“ t

使用NLTK进行文本数据的自动情感分析 通讯155：人工智能和新媒体朱准se教授家庭作业2018年五月 该项目使用自然语言工具包（NLTK）情感分析功能来分析四个csv数据集（亚马逊产品评论，啤酒评论，电影评论和雨伞评论）的文本情感。 每个数据集包含成对的评论内容列表和一个数字评分。 用户生成的评分与NLTK生成的分数之间的相关性绘制在matplotlib条形图中。 我还发现编写了代码来查找与正面和负面情绪得分唯一相关的单词。 亚马逊评论 一些与评论得到负面情感评分唯一相关的有趣单词：损坏，讨厌，不糟糕，混乱，失望，严重一些与获得积极情绪评分的评论有关的有趣单词：维生素，混合 啤酒评论 一些与评论得到负面情感评分唯一相关的有趣单词：恐怖，死亡，谋杀一些与获得好评的评论独特相关的有趣单词：颜色，炫酷，迪士尼，朱莉·安德鲁斯 我认为分析对这组数据的作用是独特的，因为评论是针对不同电影的

Zomato餐厅数据分析和推荐系统 :fire: 语境 班加罗尔的饮食文化让我着迷。 班加罗尔（Bengaluru）遍布世界各地的餐厅。 从美国到日本，从俄罗斯到南极洲，您可以在这里找到所有类型的美食。 送货，外出就餐，酒吧，酒吧，饮料，自助餐，甜品，您自己定的名字，班加罗尔也有。 班加罗尔是美食家的最佳去处。 餐厅的数量每天都在增加。 目前拥有约12,000家餐厅。 拥有如此众多的餐厅。 这个行业还没有饱和。 新餐厅每天都在营业。 然而，与已建立的餐馆竞争已经变得困难。 继续对他们构成挑战的关键问题包括高昂的房地产成本，不断上涨的食品成本，缺乏优质的人力，分散的供应链和过度的许可。 该Zomato数据

使用BERT的情感分析

IMDB-评论 对 IMDB 电影评论的情感分析 大纲 数据集 特征提取 计数向量化器 TF-IDF 分类模型 朴素贝叶斯 多元伯努利分布 多摩尔分布 随机森林 深度学习 超参数优化 附加平滑参数 临界点

情感分析 受过Python的情感分析，并接受过Amazon西班牙评论的西班牙语培训。 请参阅我的博客以获取详细信息： 模型训练： : 应用于网页的模型： :

项目 使用NLP的Django年终情感分析

#rescore 出自电影分级被打破的想法。 像电影这样复杂的东西如何用单个分数来表示？ 我们认为这是不可能的，幸运的是，一个解决方案正在等待中-输入评分！ rescore会收集用户评论并为您阅读这些评论-在此过程中跟踪不同的因素，情感和演员。 然后，此信息将用于构建简短的表达性摘要。 ＃贡献 货叉→PR→我马上就可以了。