自然语言处理相关的文本分类,文本聚类及语义分析内容!
情感情绪检测是自然语言理解的关键要素。最近,我们将原来的项目迁移到了新的集成系统上,该系统基于麻省理工学院媒体实验室推出的NLP模型搭建而成。代码已经开源了!(详见GitHub:https://git
用pytorch实现了基于方面的情感分析中的一些经典模型,比如atae-lstm、acsa、bilstm_att_g等。 atae_lstm 77.86/65.59 68.34/62.64 acsa_
本文采用GWO算法对LSTM分类器进行优化,将数据进行分类分为正负两类,并对分类结果进行进一步分析和展示。该优化方法在精度和效率上都有较好的表现,可以应用于大数据分类问题。
基于麻雀算法SSA优化的LSTM长短期记忆网络分类算法实现,代码包含P_percent和D_percent的计算,可提供答疑服务和定制化服务,若不满意可全额退款。如有问题请私信联系。
目录 摘要: 数据集描述: 模型构建 结果分析 结束 相关链接: 摘要: 语音情感分析就是将音频数据通过MFCC(中文名是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coef
深度学习实战篇:采用LSTM网络进行影评情感分析,涉及到词向量模型。训练样本数据齐全。代码有图有分析,便于初学者学些。
数据集中是对用户评价的一些正面和负面的评价语句。正面有10679条语句,负面有10428条语句。可用于训练评价分析模型。
中文情感分析是自然语言处理的一个经典实验,这个实验通过一般通过各种训练好的数据集,对其中的数据进行预处理后采用各种网络模型进行学习和训练最终得到一个良好的loss和acuary之后,把模型保存下来,并
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