本次建设的新闻舆情监控系统,其系统用例分别为用户和管理员。用户具有用户登录、新闻查看、观看新闻、新闻评论、个人信息查看、个人信息修改、用户退出等功能。管理员具有新闻管理、留言管理、个人信息管理、修改密码、舆情监控等功能。 使用前请仔细查看说明文档
2023-09-19 07:15:53 40.07MB python
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文章目录12. 依存句法分析12.1 短语结构树12.2 依存句法树12.3 依存句法分析12.4 基于转移的依存句法分析12.5 依存句法分析 API12.6 案例: 基于依存句法分析的意见抽取12.7 GitHub 笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 12. 依存句法分析 语法分析(syntactic parsing )是自然语言处理中一个重要的任务,其目标是分析句子的语法结构并将其表示为容易理解的结构(通常是树形结构)。同时,语法分析也是所有工具性NLP任务中较为高级、较为复杂的一种任务。 通过掌握语法分析
2022-10-18 08:27:24 557KB 单词 自然语言 自然语言处理
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为什么学习和使用Vue 1,发展趋势 最近几年的前线,因为从MVC到MVVM的舞台通常都很辉煌,所以您只是唱歌。 骨干,AngularJS已经成为昨天的黄色,reactjs蓬勃发展,而另一个更轻量级的vue开发势头更加猛烈,既知道angularjs和reactjs的优势。 2,Vue能做什么 移动互联网的需求已经远远高于PC端,尤其是混合H5应用,但是性能问题一直是痛点。 如果使用SPA(通常称为“单页Web应用程序”),则SPA仅在初始化网页时才将所有活动限制为网页,并加载相应HTML,JavaScript和CSS。 页面加载后,SPA将不会重新加载或跳转页面以供用户操作。 没有页面切换
2022-07-25 23:08:58 2.24MB mysql nginx express webpack
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Yelp Reviews Full Dataset 发布于 2015 年,其包含共计 1,569,264 个样本,该子集的不同评级分别包含 130,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。
2022-07-13 16:05:04 187.09MB 数据集
Yelp Reviews Polarity Dataset 发布于 2015 年,其包含共计 1,569,264 个样本,该子集中的不同极性分别包含 280,000 个训练样本和 19,000 和测试样本。
2022-07-13 16:05:03 158.69MB 数据集
Amazon 无锁手机评论数据是一个商品评论数据,抓取了40万条亚马逊网站上无锁移动手机的价格、用户评分、评论等数据。
2022-06-23 22:06:30 34.78MB 商品评论 Kaggle
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AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析数据集 训练集: sentiment_analysis_trainingset.csv 为训练集数据文件,共105000条评论数据 sentiment_analysis_trainingset_annotations.docx 为数据标注说明文件 protocol.txt 为数据集下载协议 验证集: sentiment_analysis_validationset.csv 为验证集数据文件,共15000条评论数据 sentiment_analysis_validationset_annotations.docx 为数据标注说明文件 protocol.txt 为数据集下载协议 测试集: sentiment_analysis_testa.csv 为测试集A数据文件,共15000条评论数据 protocol.txt 为数据集下载协议
2022-05-05 12:05:52 68.35MB AIChallenger20
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jQuery实现用户评论留言代码 
2022-03-13 22:09:44 408KB jQuery html5
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vue.js实现用户评论、登录、注册、及修改用户部分信息功能代码。效果图如下: 登入后: 登入前: 登录框: 注册框: html代码部分: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>index</title> <link rel="stylesheet" href="css/font-awesome.min.css" rel="external nofollow" /> <link rel="stylesheet" href="css/index.css"
2022-01-06 14:11:24 232KB js margin ue
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共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次,层次一为粗粒度的评价对象,例如评论文本中涉及的服务、位置等要素;层次二为细粒度的情感对象,例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。每个细粒度要素的情感倾向有四种状态:正向、中性、负向、未提及
2021-11-10 16:07:48 50.39MB 细粒度感情分
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