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搜索资源列表

  1. 基于twitter文本的pyhton情感分析（所有源码和数据集）

  2. twitter文本的pyhton情感分析（所有源码和数据集），有对表情的简单处理

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-08-24
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：u013265997

  1. tft:来自Twitter的数据进行情感分析-源码

  2. tft:来自Twitter的数据进行情感分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42137032

  1. covid-vaccine-sentiments-源码

  2. COVID疫苗情绪 提议 作者：Nikita Case 目标 该项目的目标是对与COVID-19疫苗有关的推文进行情感分析。 这些情绪将与地理数据一起使用，以突出显示整个加拿大的正面和负面情绪领域。 将分析转推和喜欢，以比较Canda和美国之间正面和负面推文的受欢迎程度。 其他国家/地区将根据其总体极性得分（得分中的阳性程度）进行着色。 此数据将存储到在线数据库，并使用Amazon Web Services（AWS）作为Flask应用程序部署。 这将允许用户与显示以下内容的可视化进行交互：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42104181

  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. TwitterSentimentAnalysis:该项目的目的是通过建立所谓的情感分析模型来探索NLP（自然语言处理）的世界-源码

  2. Twitter情感分析 该项目的目的是通过建立所谓的情感分析模型来探索NLP（自然语言处理）的世界。 我尝试实现一个系统，该系统将能够通过分析文章来预测情绪。 系统能够预测两种类型的情绪。 他们是消极的或积极的。 该项目的培训准确性为79％，验证准确性为81％。 我已经使用tensorflow库函数来实现这个项目。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：858112
    • 提供者：weixin_42166261

  1. Twitter-Sentiment-Analysis-Using-LSTM:160万条推文的情感分析-源码

  2. Twitter情绪分析使用LSTM 在此笔记本中，我实现了具有嵌入功能的Stacked LSTM，以分析160万条推文，分为三类：1.正面2.负面3.中立，制作了模型来预测新推文的类别，准确度为78％。 表现 精确 记起 F1分数 支持 0 0.78 0.75 0.76 79800 1个 0.76 0.79 0.77 80200 准确性 0.77 160000 宏平均 0.77 0.77 0.77 160000 加权平均 0.77 0.77 0.77 160

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：579584
    • 提供者：weixin_42138408

  1. Sentiment-Analysis-源码

  2. 情感分析 该Java代码在Twitter Streaming API上使用Apache Storm在Twitter流上进行情感分析。 该代码使用TwitterSampleSpout.java文件中与COVID-19相关的＃标签分析所有推文。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42175971

  1. Sentiment-Analysis-using-Twitter-API:基于Lexicon的使用Twitter API进行情感分析的方法-源码

  2. 使用Twitter API进行情感分析 基于Lexicon的使用Twitter API进行情感分析的方法 了解如何通过Twitter API连接和下载推文。 从那里，我将向您展示如何清除这些数据并准备进行情感分析。 情感分析有两种最常用的方法，因此我们将对这两种方法进行研究。 第一个是基于词典的方法，您可以使用准备好的词典来分析数据并获取给定文本的情感。第二个是机器学习方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_42114580

  1. twitter-grammarly-nlp:通过建议使用同义词来缓和已识别的强内容，从而防止在Twitter上发表仇恨言论-源码

  2. 讨厌的语音检查器 NLP助手如何帮助应对社交网络上的仇恨言论 该项目是在对图卢兹商学院的的期末考试中进行的。 问题是： “如何限制Twitter上的仇恨言论？” 。 我们认为，为了有效地限制攻击性内容在社交网站（SNS）上的传播，该平台应向用户展示系统如何感知该内容，突出显示最强词并提出建议。 这样做，用户可以完全意识到自己内容的后果，可以选择使自己的演讲符合原样或按原样发布。 在这两种情况下，它都会在SNS的用户上生成具有洞察力的行为信息，以对其进行分类。 使用的技术 当我们的功能执行情感分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：883712
    • 提供者：weixin_42122986

  1. Bidirectional-stacked-RNN-with-LSTM-GRU-源码

  2. 具有LSTM GRU的双向堆叠RNN 在这里，我为Twitter情感分析数据集使用带有LSTM / GRU单元的双向堆叠RNN开发了情感分类器，。 为了开发模型，我尝试了堆叠RNN的数量，隐藏层的数量，像元类型，跳过连接，梯度修剪和丢失概率。 我使用亚当优化器和二进制交叉熵损失函数，并使用S形函数将预测对数转换为概率。 对于最佳模型，我发现： 计算每个类别的精度，召回率和F1。 绘制损耗与历时曲线和ROC曲线 我的解决方案是在PyTorch中实现的，并且该报告有据可查。 我还有一个笔记

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：90112
    • 提供者：weixin_42113456

  1. twitter-python：这是SenTwitter项目的情感分析组件-源码

  2. Twitter的Python

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：291840
    • 提供者：weixin_42144201

  1. twitter-toolbox：一套用于收集，预处理，分析和情感评分twitter数据的工具-源码

  2. Twitter工具箱 一套用于收集，预处理，分析和对Twitter数据进行情感评分的工具。 在可以找到其他简短的演练。 安装： pip install twitter-nlp-toolkit 要使用情感分析包，您还需要安装SpaCy的小型英语模型。 python -m spacy download en_core_web_sm 当程序包仍在积极开发中时，预计以下功能将保持稳定： 听众 twitter_nlp_toolkit.twitter_listener是侦听器模块，可用于监视Twi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_42131013

  1. Twitter情感分析-源码

  2. Twitter数据上的Python情感分析 短跑 Dash是用于构建Web分析应用程序的高效Python框架。 Dash写在Flask，Plotly.js和React.js之上，是使用纯Python的高度自定义用户界面构建数据可视化应用程序的理想选择。 它特别适合使用Python处理数据的任何人。 目的 这个项目开始于 连接Twitter API并添加推文 对推文执行情感分析 连接到数据库并存储推文和相关分析 使用前端GUI，允许在数据库中查找可搜索的术语，以图形方式查看情感 跑步 在为twi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：414720
    • 提供者：weixin_42098892

  1. twitter-sentiment-analysis：土耳其语的Twitter情感分析-源码

  2. 在Twitter上确定感觉 该项目的目的是确定人们在Twitter上分享内容时的感受。 该程序仅对土耳其推文进行分类。 查看NodeJS Web应用程序 幻灯片， ＃＃要求 ＃＃跑 python classify.py ##项目开发步骤 获取特定用户的推文 :check_mark_button: 清除数据（删除主题标签和提及的用户） :check_mark_button: 标记正面和负面推文 :check_mark_button: 应用朴素贝叶斯分类器算法 :check_mark

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42108948

  1. Twitter-Sentiment-Analysis-NLP-Hackathon：问题陈述：考虑到客户关于制造和销售手机，计算机，笔记本电脑等各种技术公司的推文，任务是确定推文是否对此类公司产生负面情绪或产品展示-源码

  2. Twitter情感分析NLP Hackathon by AV 问题陈述 情感分析仍然是自然语言处理得到广泛应用的关键问题之一。 这次，考虑到客户关于制造和销售手机，计算机，笔记本电脑等各种技术公司的推文，任务是确定推文是否对此类公司或产品产生负面情绪。 资料说明 为了训练模型，提供了带标签的推文数据集。 数据集以csv文件的形式提供，每行存储一个推文ID，其标签和推文。 测试数据文件仅包含tweet ID和tweet文本，每条tweet均以换行形式出现。 数据集 train.csv：7,920条

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：308281344
    • 提供者：weixin_42151373

  1. Twitter情感分析：with神经网络情感分析-源码

  2. 两个没有ML知识的家伙开始创建一个神经网络来进行Twitter情绪分析。 ：D 如何使用： 将情感分析数据集提取到“ full_data”（或任何您想要的数据） 运行“ python3 split_data.py full_data 1000”，将训练数据分成随机的1000条不良tweets和1000条良好tweets。 运行'python3 ffn_twitter.py'。 当前，您必须对文件名进行硬编码。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：58720256
    • 提供者：weixin_42112658

  1. twitter-sent-dnn：用于Twitter情感分析的深度神经网络-源码

  2. 使用ConvNet的Twitter情绪分析 一个工具 预测推文的情绪“积极性” 如何使用它？ >> from sentiment import sentiment_score >> print sentiment_score(u"I love you") 0.9999 它返回的情绪索引范围为0（负情绪）到1（正情绪）。 在线演示 预测单个推文的情绪“积极性” 概述的“积极性” 点击 算法 有关该算法的更多信息，请参阅。 技术选择 作为Web框架 作为神经网络训练的实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42122340

  1. Twitter上的实时情绪跟踪，以进行品牌改进和趋势识别：基于交互式数据流的实时交互式Web应用程序，使用Twitter流数据，自动情感分析以及MySQL和PostgreSQL数据库（部署在Heroku）-源码

  2. 实时Twitter情绪分析，用于品牌改进和主题跟踪 潜入这个行业，弄脏我的手。 这就是为什么我开始这个自我激励的独立项目的原因。 在Heroku服务器上尝试这个很棒的。 阅读以下一系列相关文章： ：使用带有Tweepy，MySQL和Python的Streaming Twitter API收集Twitter数据 ：使用RE，TextBlob，NLTK和Plotly进行Twitter情感分析和交互式数据可视化 ：在Python中使用Dash和Plotly在Heroku上部署实时Twitter

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42134143

  1. Spark-MLlib-Twitter-Sentiment-Analysis：：star2：使用Spark MLlib在世界地图上分析和可视化Twitter情绪-源码

  2. 使用Spark MLlib和可视化进行Twitter情感分析 介绍 该项目使用Apache Spark生态系统[Spark MLlib + Spark Streaming]在世界地图上实时分析和可视化推文的情绪。 在一个非常高的层次上，该项目概括并涵盖了以下每个广泛的主题： 分布式流处理»Apache Spark 机器学习»朴素贝叶斯分类器[Apache Spark MLlib实现] 可视化»使用数据图在世界地图上的情感可视化 DevOps»Docker集线器和Docker映像 有关此项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42165712

  1. Twitter情感分析经典方法VS深度学习：该项目的目的是通过构建所谓的情感分析模型来探索自然语言处理（NLP）的世界。 我们将实施和比较朴素贝叶斯和深度学习LSTM模型-源码

  2. Twitter情感分析经典方法VS深度学习：该项目的目的是通过构建所谓的情感分析模型来探索自然语言处理（NLP）的世界。 我们将实施和比较朴素贝叶斯和深度学习LSTM模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42168341
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