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搜索资源列表

  1. Python-通过构建辅助句子利用BERT进行情感分析的论文代码和语料库

  2. “通过构建辅助句子利用BERT进行情感分析”的论文代码和语料库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：482304
    • 提供者：weixin_39840588

  1. 基于文本筛选和改进BERT的长文本方面级情感分析

  2. 情感分析旨在分类出文本在不同方面的情感倾向。在长文本的方面级情感分析中，由于长文本存在一定冗余性和噪声大的问题，导致现有的方面级情感分析方法对于长文本中方面相关信息的特征提取不够充分，分类不精准；在方面分层为粗粒度和细粒度方面的数据集上，现有的解决方法没有利用粗粒度方面中的信息。针对以上问题，提出基于文本筛选和改进BERT的算法TFN+BERT-Pair-ATT。该算法首先利用长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制相结合的文本筛选网络（TFN）从长文本中直接筛选出与粗粒度方面相关的部分语句，然后

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：826368
    • 提供者：kamo54

  1. BERT实现情感分析

  2. BERT模型的原理，并采用keras微调BERT实现了情感分析。BERT作为一个目前热门的预训练模型，其效果突出，在文本特征提取阶段均可采用该模型，再根据具体的业务场景对损失函数进行修改即可实现对应的模型搭建。当然在使用keras-bert之前建议读者务必弄清楚其原理，毕竟知其然还需知其所以然。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：239616
    • 提供者：qq_42739865

  1. 泰语BERT模型-预训练模型-分词模块

  2. 预训练语言模型，可用于文本分类等NLP任务，序列标注任务，情感分析任务，采用业界通用的技术实现，接下游文本分类，序列标注，情感分析等任务，性能良好

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：560128
    • 提供者：liushui94

  1. Turkish-Bert-NLP-Pipeline:基于Bert的NLP管道，用于土耳其语，Ner，情绪分析，问题回答等-源码

  2. 土耳其语-Bert-NLP-管道 简而言之，管道 在这个项目中，我们旨在为土耳其建立基于Bert的NLP管道；命名实体识别（Ner），情感分析，问题回答，摘要和文本分类。 简而言之，请检查文件“ 有关详细的应用程序，请检查 管道详情 情绪分析 预建模型 如何使用它 NER模型 预建模型 如何使用它 问题回答 预建模型 如何使用它 文字摘要即将推出 文字分类 预建模型 如何使用它 这些模型基于土耳其伯特模型微调 我的所有模特都在 请参阅Python笔记本文件“带有BERT.ipynb的土耳其语N

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42175776

  1. bert_sentiment_analysis:使用BERT进行深度学习的情感分析-源码

  2. bert_sentiment_analysis:使用BERT进行深度学习的情感分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42118770

  1. bert_extension_tf:TensorFlow中的BERT扩展-源码

  2. BERT扩展 （来自变压器的双向编码器表示）是Google AI语言小组提出的一种通用的自动编码预训练方法，它在11个NLP任务（包括问题回答，自然，语言推理和情感分析）方面获得了最新的技术成果。 BERT旨在通过在所有层的左，右上下文上共同进行条件调节来预训练来自未标记文本的深层双向表示，这使它可以轻松地针对下游任务进行微调，而无需进行大量针对特定任务的体系结构修改。 该项目旨在提供基于当前BERT的扩展，并将BERT的功能带给NER和NLU等其他NLP任务。 图1：在不同任务上对BERT

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：243712
    • 提供者：weixin_42125867

  1. MAMS-for-ABSA:用于基于方面的情感分析的多方面多情感数据集-源码

  2. MAMS for ABSA 此存储库包含论文“ EMCLP-IJCNLP 2019， 挑战数据集和基于方面的情感分析的有效模型”的数据和代码。 彩信 MAMS是用于基于方面的情感分析（ABSA）的挑战数据集，其中每个句子包含至少两个具有不同情感极性的方面。 MAMS数据集包含两个版本：一个用于方面术语情感分析（ATSA），另一个用于方面类别情感分析（ACSA）。 要求 pytorch==1.1.0 spacy==2.1.8 pytorch-pretrained-bert==0.6.2 adab

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：702464
    • 提供者：weixin_42131414

  1. nlp-bert-sentiment-analysis-源码

  2. nlp-bert-情感分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：weixin_42099936

  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. 基于BERT的多语言文本情感分析-源码

  2. 基于BERT的多语言文本情感分析 介绍 社交媒体广泛用于现代人的交流中，推特在英语国家中广泛用于表达情感。 微博在中国被广泛用作同一工具。 他们两个都通过几段文字表达了情感。 有必要设计一种可以对多种语言进行情感分类的系统。 对文本进行情感分类的困难如下。 首先，具有讽刺意味的是，例如交通警察因未付停车费而将他的驾照吊销了。 其次，在与域相关的问题中，例如，我的计算机的冷却系统声音非常大，这是负面的。 可以肯定地说我家的声音很大。 第三，网络流行词也将影响情绪分析，意义在标记化后将完全改变。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42109598

  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BERT的情感分析-源码

  2. 使用BERT的情感分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：weixin_42156940

  1. twitter_sentiment_bert_scikit：Twitter美国航空数据集情感分析（情感分析），使用Bert句子编码作为特征，实现了SVM，XGBoost，RandomForest（随机森林）多个分类器-源码

  2. twitter_sentiment_bert_scikit Twitter美国航空数据集情感分析（情感分析），使用Bert句子编码作为特征，实现了SVM，XGBoost，RandomForest（随机森林）等多个分类算法，从而进行了交叉验证。 数据来自 预安装 我们在Python 3环境中运行该项目，建议您使用Anaconda 3通过以下脚本安装所需的软件包。 当然，您可以使用pip进行安装。 conda create -n tweet_sentiment -c anaconda pyth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42131276

  1. 使用FastAPI部署用于情感分析的BERT：使用FastAPI，通过拥抱Face和PyTorch的Transformers将BERT用于情感分析的REST API部署-源码

  2. 使用FastAPI部署用于情绪分析的BERT 使用FastAPI将预训练的BERT模型作为REST API进行情感分析 演示版 该模型经过训练，可以根据Google Play上的应用评论对自定义数据集上的情绪（消极，中立和积极）进行分类。 这是对API的示例请求： http POST http://127.0.0.1:8000/predict text= " Good basic lists, i would like to create more lists, but the annual

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：20480
    • 提供者：weixin_42134117

  1. 骇客深度学习：使用TensorFlow 2和Keras和Python的机器学习教程（包括Jupyter笔记本）-（LSTM，超电流表调整，数据预处理，偏差方差折衷，异常检测，自动编码器，时间序列预测，对象检测，情感分析，使用BERT进行意图

  2. 骇客深度学习：使用TensorFlow 2和Keras和Python的机器学习教程（包括Jupyter笔记本）-（LSTM，超电流表调整，数据预处理，偏差方差折衷，异常检测，自动编码器，时间序列预测，对象检测，情感分析，使用BERT进行意图识别）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42165980

  1. SentimentAnalysis：由Stanford Sentiment Treebank上的BERT，ALBERT或DistilBERT进行微调训练而成的情感分析神经网络-源码

  2. 情绪分析 在 上通过微调 ， 或训练的情感分析神经网络。 安装要求 pip install numpy pandas torch transformers 使用我在s3上载的模型分析您的输入 python analyze.py 火车模型 python train.py --model_name_or_path bert-base-uncased --output_dir my_model --num_eps 2 支持bert-base-uncase，albert-base-v2，distilbe

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42138376

  1. ABSA-PyTorch：基于方面的情感分析，PyTorch实现。基于方面的情感分析，使用PyTorch实现-源码

  2. ABSA-PyTorch 基于方面的情感分析，PyTorch实现。 基于方面的情感分析，使用PyTorch实现。 需求 火炬> = 0.4.0 numpy的> = 1.13.3 斯克莱恩 python 3.6 / 3.7 变形金刚 要安装需求，请运行pip install -r requirements.txt 。 对于非基于BERT的模型，需要，请参阅了解更多详细信息。 用法 训练 python train.py --model_name bert_spc --datas

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099302

  1. nlp.js：一个用于构建机器人的NLP库，具有实体提取，情感分析，自动语言识别等功能-源码

  2. NLP.js 如果您正在寻找版本3文档，则可以在此处找到它们。 “ NLP.js”是用于nodejs的通用自然语言实用程序。 目前支持： 猜测短语的语言 两根琴弦的快速Levenshtein距离 搜索到给定模式的Levenshtein距离较小的字符串的最佳子字符串。 获取几种语言的词干提取器和分词器。 短语的情感分析（带有否定支持）。 命名实体识别和管理，多语言支持以及接受相似的字符串，因此引入的文本并不需要精确。 自然语言处理分类器，用于将话语分类为意图。 NLP Manage

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38592420
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