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Aspect Based Sentiment Analysis 基于方面的细粒度情感分析

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机器学习资源大全中文版，包括机器学习领域的框架、库以及软件

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:book: 收集NLP领域相关的数据集、论文、开源实现，尤其是情感分析、情绪原因识别、评价对象和评价词抽取方面。

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黑马程序员 120天全栈区块链开发 开源教程

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BDCI汽车评论2018

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挖掘汽车用户评论情感

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中文商品评论短文本分类器，可用于情感分析

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美团评论爬虫

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Crime assistant including crime type prediction and crime consult service based on nlp methods and crime kg,罪名法务智能项目,内容包括856项罪名知识图谱, 基于280万罪名训练库的罪名预测,基于20W法务问答对的13类问题分类与法律资讯问答功能.

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2018年3月参与重庆市在线民宿满意度测评项目，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。开发的目的是克服用户打分和评论不一致，实时对重庆地区在线民宿的满意度进行评测，使用Python实现了在线评论采集和情感可视化分析。搭建了百度地图POI查询入口，可以进行自动化的批量查询POI信息的功能；构建了基于在线民宿语料的Word2vec主题聚类模型，利用主题中心词能找出对应的主题属性字典；以用户打分作为标注，然后通过实验贝叶斯、SVM、决策树等多种分类模型，最后选用贝叶斯模型进行情感分析，将情感分类概率分布作为情感趋势，最后通过POI热力图的方式对不同地域的民宿满意度进行展示。

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数据科学的笔记以及资料搜集

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deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源）

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爬取大众点评商家所有评论

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高仿大众点评webapp

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大众点评评论文本挖掘，包括点评数据爬取、数据清洗入库、数据分析、评论情感分析等的完整挖掘项目

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限定域问答系统包括：自动构建知识库、问句检索、基于微信平台搭建问答系统。本项目所有代码已开源。用户通过简单配置，可以实现快速自动化搭建一个比较完备的领域知识库。另外，基于微信平台如何通过配置来搭建问答系统，具体操作见readme.txt

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实战🐍多种网站、电商数据爬虫🕷。包含🕸：淘宝商品、微信公众号、大众点评、闲鱼、阿里任务、博客园、百度贴吧、豆瓣电影、包图网、全景网、豆瓣音乐、某省药监局、搜狐新闻、机器学习文本采集、fofa资产采集、汽车之家、国家统计局、百度关键词收录数、蜘蛛泛目录❤️❤️❤️

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微信助手：1.每日定时给好友发送定制消息。2.机器人自动回复好友。3.群助手功能（例如：查询垃圾分类、天气等）

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learning

自己整理了一些网上和书籍中的知识与笔记，来应对技术面试可能遇到的一些问题，包括算法、操作系统、计算机网络、Java、C++、Python、Go。概念不是最重要的！概念不是最重要的！概念不是最重要的！练习题才是！重要的事情说三遍，概念是不是看了很多遍，看几遍忘几遍，题目做过几遍，是不是印象很深，精华是题目，笔者在大量练习后摘录了书籍、牛客网、赛码网、W3C、CSDN等各种渠道的练习题，较为基础的这里就不录入了，主要录入一些易混淆，不容易理解的题目。作者也不喜欢重复造轮子，某些知识点的解释有比较详细的博客，作者就简单引用了，只有作者觉得找不到解释较好的博客时，作者会自己写一篇然后引用，限于篇幅，具体还请点击链接详细了解。

music163

用网易云的api接口爬取hiphop歌词，再用结巴分词对歌词进行处理，再利用pinyin模块把押韵的词分别分类。再上传到数据库中，最后用Django搭个网站实现在线查询

musiclyricchatbot

chatbot based on music region using method including es and music kb.基于14W歌曲知识库的问答尝试，功能包括歌词接龙，已知歌词找歌曲以及歌曲歌手歌词三角关系的问答。

native_bayes

这是朴素贝叶斯的代码实现 包括三种模型 高斯模型 多项式模型 伯努利模型

nlp_basis

这是我学习一个NLP教程【2019最新AI 自然语言处理之深度机器学习顶级项目实战课程】做的笔记与代码

nlp_chinese_corpus

大规模中文自然语言处理语料 Large Scale Chinese Corpus for NLP

pj_nlp

该库是一个项目集，包括文本分类、多标签分类、细粒度情感分析、命名实体识别，以及部分数据集等

sentiment-analysis

情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数、决策树、支持向量机、神经网络等不同的模型进行训练

sentimentanalysis

文本情感分析

vw-crawler

:beetle:简单轻便的Java爬虫框架，只要会一点简单的正则表达式和简单的css选择器就能轻松的采集数据。借鉴webmagic和xxl-crawler，还需要在实践中完善