1.85MBZIP

Исходный код проекта анализа настроения китайских микроблогов на основе различных методов машинного обучения и глубокого обучения.zip

Описание проекта

Обучающий набор из 10 000 фраз, тестовый набор из 500 фраз.

Построение и обучение моделей бинарной классификации с использованием различных моделей, таких как простой Байес, SVM, XGBoost, LSTM, Bert и др.

Первые 3 модели обучаются с использованием сквозного подхода

Сначала LSTM предварительно обучается для получения векторов слов Word2Vec, а затем обучается нейронная сеть.

Bert использует предварительно обученную модель из HIT и использует битовые выходы Bert [CLS] для тонкой настройки сети, расположенной ниже по течению. необходимо загрузить предварительно обученную модель.

Скачайте его и поместите папку в папку . /model, и переименуйте bert_config.json в config.json.

Скачать ресурс

Цена загрузки этого ресурса составляет6.0Золотые монеты, пожалуйста, сначалавойти в систему

Заявление о ресурсах (покупка считается согласием с этим заявлением):
1. любая операция в веб-платформе считается прочитал и согласился с нижней части сайта регистрационное соглашение и отказ от ответственности, этот сайт ресурсы были ультра-низкая цена, и не предоставляет техническую поддержку
2. некоторые пользователи сети поделиться сетевой адрес диска может быть недействительным, таких как возникновение сбоев, пожалуйста, отправьте письмо в службу поддержки код711cn#qq.com (замените # на @) будет составлен, чтобы отправить
3. этот сайт предоставляет все загружаемые ресурсы (программное обеспечение и т.д.) сайт, чтобы гарантировать, что никаких негативных изменений; но этот сайт не может гарантировать точность, безопасность и целостность ресурсов, пользователь загружает по своему усмотрению, мы общаемся, чтобы узнать для целей не все исходный код не 100% безошибочно или нет ошибок; вы должны иметь определенную основу, чтобы быть в состоянии читать и понимать код, чтобы быть в состоянии изменить отладку! код и устранять ошибки. В то же время, пользователи данного сайта должны понимать, что Source Code Convenience Store не владеет никакими правами на программное обеспечение, предоставленное для скачивания, авторские права принадлежат законному владельцу ресурса.
4. все ресурсы на этом сайте только для обучения и исследовательских целей, пожалуйста, должны быть удалены в течение 24 часов после загрузки ресурсов, не используйте в коммерческих целях, в противном случае юридические споры, возникающие с сайта и издателя залога ответственности сайта и не будет нести!
5. в связи с воспроизводимым характером ресурсов, приобретенные ресурсы не подлежат возврату, баланс пополнения также не подлежит возврату