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搜索资源列表

  1. CSS给网页上的评论文本框加上提醒功能背景图片

  2. CSS给网页上的评论文本框加上提醒功能背景图片

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-06-28
    • 文件大小：328
    • 提供者：hong0411ren

  1. 文本编辑器js和css

  2. 文本编辑器，网页文本编辑器，评论文本编辑器

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-05-07
    • 文件大小：117760
    • 提供者：chabale

  1. 手机评论文本语料库

  2. 商城手机评论文本，华为荣耀手机（2款手机评论文本），小米红米手机，OPPO手机各1000条，共4000条。可作为中文分类的训练语料库，用于情感分析，推荐系统等领域。最新的评论资源。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：c3438727825

  1. kaggle 电影评论文本情感分析（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）数据集

  2. kaggle 电影评论文本情感分析（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）数据集，和官方的一致。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-24
    • 文件大小：53477376
    • 提供者：ustbbsy

  1. movielens-100k电影的评论信息文本

  2. 文档为本人在IMDB网站上爬取的movielens-100k的电影评论文件，可用来做推荐算法学习。有个别电影无评论，另外个别需要预处理。

  3. 所属分类：机器学习

  1. 代码-NLP应用场景实战解析——电商用户评论文本分类.rar

  2. 代码-NLP应用场景实战解析——电商用户评论文本分类

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：538624
    • 提供者：weixin_44510615

  1. 基于评论文本情感分析的产品扩散建模与仿真

  2. 基于评论文本情感分析的产品扩散建模与仿真，黄逸雨，江资斌，在线评论信息包含用户主观情感、购物体验等多重信息，可为企业产品改善与创新提供参考依据。本文构建基于文本评论挖掘数据的巴斯

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：532480
    • 提供者：weixin_38655682

  1. 购房者关心什么？来自评论文本和房地产市场的证据

  2. 购房者关心什么？来自评论文本和房地产市场的证据，邹修箭，李旭升，利用房价数据，结合经济学模型分析购房者对各种因素的支付意愿受到学者们广泛的关注。然而，以往研究缺乏对购房者偏好进行深入挖

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：738304
    • 提供者：weixin_38683562

  1. Python实现购物评论文本情感分析操作【基于中文文本挖掘库snownlp】

  2. 主要介绍了Python实现购物评论文本情感分析操作,结合实例形式分析了Python使用中文文本挖掘库snownlp操作中文文本进行感情分析的相关实现技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38635323

  1. 简单粗暴理解与实现机器学习之神经网络NN（五）：神经网络案例DNN文本多分类——IMDB电影评论文本的神经网络分类

  2. 文章目录7.5 案例：DNN文本多分类学习目标7.5.1 IMDB电影评论文本的神经网络分类参数 7.5 案例：DNN文本多分类 学习目标 目标 无 应用 应用tf estimator完成文本分类 7.5.1 IMDB电影评论文本的神经网络分类 目的：对IMDB电影评论数据进行训练，预测分类 步骤： 1、电影评论数据读取 2、模型输入特征列指定 3、模型训练与保存 1、电影评论数据读取 我们将要使用的数据集是 IMDB Large Movie Review Dataset，包含用于训练的 250

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38711041

  1. 使用多元语义特征的评论文本主题聚类

  2. 特征是一切观点挖掘和情感分析任务的关键所在。对于无监督的文本聚类任务,文本特征的优劣直接影响聚类效果。考察三种语义特征(名词、名词短语、语义角色)对主题聚类的作用以及不同特征之间的相容关系,提出一种消除冗余特征的方法。该方法能有效地去除冗余特征,提高聚类精度。同时还提出一种基于语义角色标注的直接定位有效词特征的聚类方法,实验表明该方法是直接的和有效的,并为特征选择方法提供了新思路。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：530432
    • 提供者：weixin_38728360

  1. 从中文评论文本中识别比较句

  2. 通过在较早的客户评论中参考意见持有者的比较意见，比较在制定决策中起着重要作用。 从评论文本中识别比较句子有助于意见挖掘和信息推荐。 我们的目标是自动识别中文文本文档中的比较句子。 本文提出了一种基于比较模式的有效识别汉语比较句的方法。 我们对客户生成的产品评论进行的实验表明，所提出的方法是有效的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：320512
    • 提供者：weixin_38685961

  1. 从评论文本中学习用户方面的可信度

  2. 从评论文本中学习用户方面的可信度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：759808
    • 提供者：weixin_38631738

  1. 结合评论文本内容和评论者项目评分矩阵来预测评论评分

  2. 结合评论文本内容和评论者项目评分矩阵来预测评论评分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38557670

  1. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  2. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

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  3. 所属分类：互联网

  1. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  2. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  2. 使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. Improving_Yelp_Ratings_with_ML：我们在此小组项目中的目标是将Yelp评论中的NLP和其他功能应用于输出新的5星级的模型中，以使评论和星级之间的差异减少。 为了使我们的模型更加健壮，我们还将基于阅读评论的新用户星

  2. 通过规范审稿人情绪来改善Yelp审阅体验 球队： 安吉拉·德特威勒（Angela Detweiler） 熙熙 林 贝瑟斯特·莫斯塔格尼（Behesteh Mostaghni） 数据集链接：Yelp的数据集在Kaggle重点是餐馆， 问题：在Yelp上搜索餐厅时，您是在看星级还是阅读评论？ 你们都看吗？ 鉴于评论是高度主观的，并且星级会受到业务绩效各个方面的影响，我们是否可以使用机器学习来标准化评论的解释？ 目标：我们的目标是将Yelp评论中的自然语言处理（NLP）和其他功能应用于输出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42163404

  1. Python实现购物评论文本情感分析操作【基于中文文本挖掘库snownlp】

  2. 本文实例讲述了Python实现购物评论文本情感分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 昨晚上发现了snownlp这个库，很开心。先说说我开心的原因。我本科毕业设计做的是文本挖掘，用R语言做的，发现R语言对文本处理特别不友好，没有很多强大的库，特别是针对中文文本的，加上那时候还没有学机器学习算法。所以很头疼，后来不得已用了一个可视化的软件RostCM，但是一般可视化软件最大的缺点是无法调参，很死板，准确率并不高。现在研一，机器学习算法学完以后，又想起来要继续学习文本挖掘了。所以前半个月开始了用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：103424
    • 提供者：weixin_38735887
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