简介:
利用keras实现文本分类,分词,并对微博文本进行情绪分析
2025/6/15 19:49:20 3KB
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使用KNN最近邻算法对文本的情感进行分类和回归预测的数据集
2025/6/13 11:54:32 143KB KNN数据
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中文垃圾邮件项目:数据集分为:ham_data.txt和Spam.data.txt,对应为正常邮件和垃圾邮件其中每行代表着一个邮件
2025/5/27 14:11:33 1.2MB 文本分类
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贝叶斯应用:网络评论预测食品安全案例测试集及源码:数据为2019CCF大数据与计算智能大赛提供的10000条对O2O店铺的评论文本训练数据,分为与食品安全有关和与食品安全无关两个类别。
需要根据训练集构造文本分类模型,预测2000条测试集中的评论是否与食品安全有关。
2025/5/22 1:26:25 591KB 测试数据集
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本书全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展,内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等,既有对基础知识和理论模型的介绍,也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。
2025/5/21 7:49:40 16.87MB 语言处理
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头条新闻文本分类数据集,包括11个类别,近50万条数据,文本内容为新闻标题+提取的关键词,分为训练数据和验证数据两个文件
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这是一个文本分类的语料库,主要是用于文本分类,主旨句提取,关键词提取等等应用。
2025/3/19 2:32:12 158KB 文本分类;语料库;主旨句;
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中文分词;文本分类;信息抽取;语义理解;问答系统;自然语言对话系统
2025/2/21 17:48:20 3.81MB NLP
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在Keras中实现的文本分类模型,包括:FastText,TextCNN,TextRNN,TextBiRNN,TextAttBiRNN,HAN,RCNN,RCNNVariant等。
2025/2/1 16:33:31 1.35MB Python开发-机器学习
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针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题,提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分类方法。
利用模型生成的主题,一方面区分相同词的上下,降低权重;另一方面关联不同词以减少稀疏性,增加权重。
2025/1/17 8:38:18 831KB LDA
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡