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搜索资源列表

  1. Text_to_speech_converter-源码

  2. Text_to_speech_converter 它是用于将任何文本转换为任何所需语言的语音的应用程序。 它是为那些看不见的人和对阅读非常感兴趣的人们的利益而制作的。 即使是想要阅读或收听不同语言书籍的人，也可以使用该设施。 我们使用cv2拍照，然后使用pytesseract在PC上获取图像以使用“ SentimentIntensityAnalyzer”更改语言，其中“情感分析”是“通过计算”确定某篇作品是正面的，负面的还是中立的过程。 这也称为观点挖掘，派生发言人的观点或态度。 VADE

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42102634

  1. RecSys-PaperList:到2021年AAAI，SIGIR，WWW，RecSys，CIKM的推荐系统的论文清单-源码

  2. 推荐系统论文清单 AAAI-20 （27/1590） 数词 标题 （1） PEIA：在社交媒体上推荐音乐的人格与情感综合注意力模型 （2） 下一步：为兴趣点建议建模长期和短期用户首选项 （3） 推荐的KnowledgeAware注意推理网络 （4） 通过引人入胜的路线增强个性化旅行推荐 （5） 有效的异构协作过滤而无需负采样 （6） 个性化下一位置推荐的注意力循环神经网络 （7） 记忆增强图神经网络的顺序推荐 （8） 利用标题摘要注意语义进行论文推荐 （9） 隐式反馈的多

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42146230

  1. Natural_Language_Processing_Specialization:该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料-源码

  2. Natural_Language_Processing_Specialization 该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料。 课程1：具有分类空间和向量空间的自然语言处理 主题：使用逻辑回归，朴素贝叶斯和单词向量来实现情感分析，完整类比并翻译单词。 第一周：逻辑回归 在这堂课中，我学习了将文本中的特征提取到数值向量中，然后使用逻辑回归为推文构建二进制分类器。 主题：情感分析，逻辑回归，数据预处理，计算词频，特征提取，词汇创建，监督学习 实验室： 任务： 第二周：朴素

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：240123904
    • 提供者：weixin_42097668

  1. Twitter-Sentiment-Analysis:情感分析器，通过使用张量流实现神经网络，克服了识别推特推文文本情感（正面，负面）的挑战-源码

  2. Twitter情绪分析 一个情感分析器，用于通过使用张量流实现神经网络来克服识别推特推文文本情感（正，负）的挑战。 数以百万计的人正在使用Twitter来表达自己的情绪，如幸福，悲伤，愤怒等。情绪分析是关于检测情绪，见解，评估和态度的，并将其视为人类的思想。 情绪分析将情绪分为正面或负面等类别。 如今，行业感兴趣的是使用文本数据进行语义分析，以提取人们对其产品和服务的看法。 情绪分析对于他们了解客户满意度很重要，因此他们可以相应地改善服务。 基于NLP（自然语言处理）字段的Twitter情绪分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42113754

  1. 语义和情感分析-源码

  2. 语义和情感分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：261120
    • 提供者：weixin_42122306

  1. 情感和语义分析工具：使用Python查找文本的极性和单词之间的结构关系-源码

  2. 情感和语义分析 使用Python查找文本的极性和单词之间的结构关系 创建了一个python工具，可对实时推文和新闻文章进行情感和语义分析。 执行twitter数据提取（即使用tweepy库）并通过python脚本进行清理。 可视化Tableau中正面和负面推文中最常出现的单词。 根据语义分析计算出的TF-IDF（即术语频率，逆文档频率）和最高相对频率。 科技栈 Tweepy，Python，MongoDB，Tableau，Nodejs。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42143221

  1. 情绪分析：情绪分析：深度Bi-LSTM +注意力模型-源码

  2. 情绪分析 总览 情感分析是一种自然语言处理（NLP）任务，其目的是评估文本块的极性/情感。 根据定义，广泛用于客户关系管理（CRM）的环境中，用于自动评估评论和调查回复以及社交媒体。 情绪分析中常见的子任务是： 消息极性分类：给定一条消息，对消息的整体上下文极性进行分类是正面，负面还是中性。 基于主题或基于实体的消息极性分类：给定消息和主题或实体，将消息按该主题或实体分类。 SemEval（国际语义评估研讨会）是一个流行的，专门负责情感分析任务的研讨会。 有关此类任务（任务4）的最新年度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42172572

  1. ERNIE：ERNIE的语言理解实现（包括预训练模型和微调工具）-源码

  2. |简体中文 ERNIE是百度开创性提出的基于知识增强的持续学习语义理解框架，该框架将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中文字句，结构，语义等方面ERNIE在情感分析，文本匹配，自然语言推理，词法分析，阅读理解，智能问答等16个公开数据集上全面显着超越世界领先技术，在国际权威的通用语言理解上评估基准GLUE上，突破首次突破90分，获得全球第一。在今年3月落下帷幕的全球最大语义评价。SemEval2020上，ERNIE摘得5项世界冠军，该技术也被全球顶级科技商

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42120541

  1. 相似度：相似度：相似度计算工具包，java编写。用于词，短语，句子，词法分析，情感分析，语义分析等相关的相似度计算-源码

  2. 相似 适用词，语法，句子，词法分析，情感分析，语义分析等相关的相似度计算。 相似度是由一系列算法组成的Java版相似度计算工具包，目标是传播自然语言处理中相似度计算方法。相似度是工具实用，性能高效，架构清晰，语料时新，可自定义的特点。 相似性提供下列功能： 词相似度计算 词林编码法相似度 汉语语义法相似度 知网词相似度 字面编辑距离法 初步相似度计算 简单而言相似度 句子相似度计算 词性和词序结合法 编辑距离算法 Gregor编辑距离法 优化编辑距离法 文本相似度计算 余弦相似度 编辑距离算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42139357

  1. tensorflow-nlp：TensorFlow 2.x 1.x中的NLP和文本生成实验-源码

  2. Code has been run on Google Colab, thanks Google for providing computational resources 内容 自然语言处理（Natural Language Processing） IMDB（英文） 线索情感分析数据集（CHN） SNLI（ENG） 微众银行智能客服（CHN） 蚂蚁金融语义相似度（CHN） ATIS（英语） 弹性搜索 稀疏检索 密集检索 大型中文会话数据集（CHN） 20k腾讯AI研发数据（CHN）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42143161

  1. backprop:Backprop是一个Python库，可使用最新的机器学习模型轻松解决AI任务-源码

  2. 反向传播 Backprop是一个Python库，可使用最新的机器学习模型轻松解决AI任务。 Backprop建立在通过转移学习解决任务的基础上。它实现了高级模型，这些模型足够通用，可以用最少的用户数据来解决现实世界中的任务。 您可以使用Backprop解决的现成任务： 英文会话式问答（用于FAQ聊天机器人，文本分析等） 超过100种语言的文本分类（用于电子邮件分类，意图检测等） 图像分类（用于物体识别，OCR等） 50多种语言的文本向量化（语义搜索电子商务，文档等） 英文摘要（长文档的TL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42129113

  1. luge-ai-源码

  2. 索引 本页面按照自然语言处理任务进行分类，索引了开源的中文数据集信息，旨在帮助新人快速发现和浏览每个任务已有的开源数据集。 GitHub”，欢迎更多的贡献者共同编辑中文自然语言处理数据集信息的索引。 词法分析 句法分析 语义解析 文本分类 文本相似度 情感分析 信息抽取 文本生成 问答系统 对话系统 机器翻译 多模态 知识图谱 添加数据集 如何添加：点击顶部Github入口，即可在Github上浏览，添加新数据集，或创建新的任务，并为新任务添加数据集。 详情：使用表格形式添加新数据集的名称，作者

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42165508