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  1. Sentiment_Analysis:亚马逊Razer鼠标产品评论的情绪分析-源码

  2. 我的博客 由提供 接下来做什么？ 伟大的！ 您已经设置了您的仓库。 现在该开始编写内容了。 一些有用的链接： 注意：如果您不希望这些博客文章出现在您的网站上，则可能要从_posts ， _notebooks或_word文件夹中删除示例博客文章（但将其保留为空，请勿删除这些文件夹）。 如有任何疑问或功能要求，请在fastai论坛中使用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42165583

  1. Sentiment_analysis-源码

  2. 情感分析 IMDB电影评论数据集： : Sentiment140数据集： : Twitter语料库数据集： : Twitter Emotion数据集： :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：23552
    • 提供者：weixin_42130889

  1. Coffee-Reviews-NLP:使用自然语言处理分析咖啡评论-源码

  2. 咖啡评论和机器学习： NLP，建议和预测 使用自然语言处理对咖啡评论进行分析，以创建评论得分预测，推荐类似的咖啡并生成咖啡评论 一旦托管供远程使用，此文本就是指向我的Streamlit应用程序的链接的占位符。 内容 在笔记本文件夹中，您将找到： 抓取：漂亮的汤和我的.py文件可从CoffeeReview.com刮取咖啡评论 first-nlp：预处理，正则表达式，lemmatization，countvectorizing和tf-idf nmf：基于计数向量语料库将评论集群创建为主题 cof

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：weixin_42165508

  1. sentiment_analysis-源码

  2. sentiment_analysis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42117267

  1. tweetr:包装的用途（一行，标题大小写）-源码

  2. 推特 包装概述 pytweet是一个Python软件包，用于对tweet进行文本分析和情感分析。 该软件包将允许您从Twitter提取推文，可视化用户发布推文的习惯，并对数据进行情感分析。 特征 get_tweets ： 此功能从Twitter用户的句柄（即elonmusk）中提取推文。 plot_timeline ： 此功能可以分析一条推文在一天中的什么时间发生，并绘制推文和小时数。 plot_hashtags ： 此函数创建推文中的主题标签的分析，并绘制主题标签分析的图。 sen

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42111465

  1. sentiment_analysis_ml_part：用于情感分析的后端和ML代码。 还需要运行以下代码：https：github.comnikhilvangumallaweb_sentiment_analysis-源码

  2. 怎么跑 安装 注意：确保sendiment_analysis_ml_part和web_sentiment_analysis在单个根目录中。 Python服务器 注意：在继续操作之前，请确保已安装Microsoft C ++ Build Tools。 安装水蟒 在终端中，导航到anaconda部分中的sentiment_analysis_ml_part目录。 运行conda env create -n sentiment_analysis -f ./environment.yml 通过运行c

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42178963

  1. sentiment_analysis：使用Python和NLP将Yelp，IMDB和Amazon产品评论分为正面还是负面-源码

  2. 情感分析（Python3） 目录 项目描述 挑战包括将Yelp，IMDB和Amazon的产品评论归为正面还是负面； 给定评论评论的文本作为输入。 本练习的重点是机器学习中称为自然语言处理的一个领域。 目的是根据文字预测情绪-陈述背后的情感意图。 例如，句子：“这部电影太可怕了！” 拥有负面情绪，而“喜欢这部电影杰作”则具有正面情绪。 为了简化任务，我们将情感视为二进制：标签1表示句子具有正面情绪，标签0表示句子具有负面情绪。 数据集 数据集分为三个文件，代表三个不同的来源-Amazon，Ye

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_42129797

  1. sentiment_Analysis：从Amazon印度的Twitter，Flipkart，Snapdeal提取数据并进行电子商务市场分析-源码

  2. 情绪分析 从Amazon印度的Twitter，Flipkart，Snapdeal提取数据并进行电子商务市场分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42116650

  1. GoT死亡预测-源码

  2. 提交_3 使用以下命令克隆存储库： git克隆 git克隆 转到工作目录： cd GoT-死亡预测 设置shell脚本的权限 chmod 777 install.sh chmod 777 run.sh chmod 777评价.sh 要安装软件，请执行以下脚本 ./install.sh 要运行软件并执行特征提取，请执行以下脚本 ./run.sh 为了获得最佳评估结果，请执行以下脚本 ./evaluate.sh 情感特征的生成时间很长，这就是为什么我们制作了一个单独的脚本来运行Sentim

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42134143

  1. sentiment_analysis：亚马逊手机评论的情感分析-源码

  2. sentiment_analysis：亚马逊手机评论的情感分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：245760
    • 提供者：weixin_42170790

  1. Sentiment_Analysis:使用机器学习方法将亚马逊产品的评论自动分类为正面评论或负面评论-源码

  2. 情绪分析 使用机器学习方法将对亚马逊产品的评论自动分类为正面评论或负面评论。 该项目是edx提供的MIT机器学习研究生课程的一部分（MIT 6.86x：使用python进行机器学习：从线性模型到深度学习）。 在这里，已构建了海关功能来实现不同的学习算法，并已在大型边际分类器中测试了它们的准确性，从而使用“词袋”（BOW）方法预测了正面评论或负面评论。 项目简介 此项目中有4个python文件： project.py

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42135773

  1. sentiment_analysis-源码

  2. sentiment_analysis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：118489088
    • 提供者：weixin_42116701

  1. sentiment_analysis:情绪分析网络应用-源码

  2. 情感分析 情绪分析网络应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42138545

  1. xai-cnn-lrp:该存储库包含使用分层相关传播解释一维卷积神经网络（1D-CNN）的代码-源码

  2. cncnn-lrp 该存储库包含使用本文解释的原理来解释一维卷积神经网络（1D-CNN）的代码。解释技术在于计算各种n-gram特征的相关性，并确定足够和必要的n-gram。该项目带有一个多通道1D-CNN模型生成器，可用于生成测试模型。 依存关系： - Anaconda (python 3.6) - keras (tested on 2.2.4) - tensorflow (1.13.1) - numpy (1.16) - pandas (0.24) 该项目包含4个主要目录： data /

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42120405