Advertisement

Python-利用BERT进行多标签分类以应对AI挑战者中的细粒度情感分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用Python结合预训练模型BERT，旨在实现对复杂文本数据的多标签分类任务，特别聚焦于细粒度情感分析，为应对日益复杂的AI挑战提供解决方案。 Multi-label Classification with BERT; Fine-grained Sentiment Analysis from AI Challenger

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python-利用BERT进行多标签分类以应对AI挑战者中的细粒度情感分析
    优质
    本项目采用Python结合预训练模型BERT，旨在实现对复杂文本数据的多标签分类任务，特别聚焦于细粒度情感分析，为应对日益复杂的AI挑战提供解决方案。 Multi-label Classification with BERT; Fine-grained Sentiment Analysis from AI Challenger
     
  • 细粒度用户评论情感分析的数据集（AI挑战）
    优质
    本数据集专为细粒度用户评论情感分析设计，包含丰富的产品评价文本及对应的情感标签，旨在推动自然语言处理领域内的情感智能研究与应用创新。 该数据集包含6大类共20个细粒度要素的情感倾向，并分为训练、验证、测试A与测试B四部分。评价对象按照不同层次进行划分：第一层是粗粒度的评价对象，例如评论文本中提到的服务和位置等；第二层则是更为具体的细粒度情感对象，比如“服务”这一属性下包括了“服务人员态度”、“排队等候时间”等具体要素。
     
  • 2018年AI竞赛挑战者中的细粒度用户评论情感分析数据集
    优质
    此数据集为2018年AI竞赛设计，专注于细粒度用户评论的情感分析，旨在推动自然语言处理技术在理解消费者反馈方面的应用与进步。 该数据集包含6大类20个细粒度要素的情感倾向，并分为训练、验证、测试A与测试B四部分。评价对象按照粒度不同划分为两个层次：第一层为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务和位置等要素；第二层为细粒度情感对象，如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等具体要素。每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向及未提及。
     
  • 基于BERT的细粒度情感分类：BERT-Sentiment系统
    优质
    BERT-Sentiment系统是一款采用深度预训练模型BERT进行细粒度情感分析的应用。它能够精准地识别并分类文本中的正面、负面及中性情绪，广泛应用于社交媒体监控、产品评论分析等领域，有效提升了情感分析的准确性和效率。 使用BERT的细粒度情感分类 此存储库包含用于获取结果的代码。可以通过运行run.py来执行各种配置下的实验。 首先，在一个干净的virtualenv中安装所需的python软件包： ``` pip install -r requirements.txt ``` 用法如下： - 使用命令行参数`-c`或`--bert-config`指定预训练BERT配置。 - 通过添加选项`-b`或`--binary`来使用二元标签，忽略中性情感。 - 添加选项`-r`或`--root`仅使用SST的根节点数据。 - 使用选项`savesave（原文中的“--save”后有逗号误标为saves，这里理解为包含此参数）保存模型。
     
  • AI-CHALLENGER数据集的细粒度情感分析
    优质
    AI-CHALLENGER数据集提供大规模细粒度情感分析样本，旨在推动自然语言处理中情感识别技术的发展与应用。 在线评论的细粒度情感分析对于深入理解商家与用户之间的关系以及挖掘用户的情感具有至关重要的价值，并且在互联网行业有着广泛的应用场景，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈及业务安全等领域。本次比赛我们提供了一个包含高质量海量数据集的数据资源，涵盖了6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛者需要根据标注的细粒度要素建立算法，对用户评论进行情感挖掘，并通过计算预测值与实际场景真实值之间的误差来评估所提交的预测算法的有效性。
     
  • 利用百度API进行情感分类
    优质
    本项目采用百度AI开放平台的情感倾向分析API，对文本数据进行情感分类处理，旨在快速准确地识别和理解用户情绪。 这是一款基于百度API的英文文本情感分析工具，可以得到分类结果及准确率。
     
  • 文本分类项目实践——利用Keras与Keras-BERT开展多标签分类，并对BERT模型进行微调
    优质
    本项目通过使用Keras和Keras-BERT库实现多标签文本分类任务，并针对特定数据集对预训练的BERT模型进行了微调，以优化模型性能。 本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多标签分类任务，并对BERT进行微调。 数据集来源于2020年语言与智能技术竞赛的事件抽取任务，使用该比赛中的数据作为多分类标签的样例数据，借助多标签分类模型来解决相关问题。
     
  • 基于Python的细粒度情感分析实现
    优质
    本研究利用Python编程语言开发了一套细粒度情感分析系统，能够深入解析文本中蕴含的情感色彩及其具体面向，提高对复杂情绪表达的理解与分类精度。 【作品名称】：基于Python 实现的细粒度情感分析 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 本项目是基于句子层面的情感分析，旨在对每个单独的句子进行细致的情感和属性词提取与分类。 任务流程如下： 1. 按句提取属性词 2. 按句提取情感词 3. 记录属性词在文本中的起始位置及终止位置 4. 对属性词进行EA（实体-动作）分类 5. 对情感词进行极性分类（正向、负向或中立） 6. 确定整条文本的情感倾向及其概率值 已完成的任务包括： 1. 根据现有数据集，完成句子级别的EA 分类任务。 2. 完成按句进行的情感极性分析。
     
  • AI Challenger 2018细粒度用户评论情感数据分析集
    优质
    AI Challenger 2018细粒度用户评论情感分析数据集是由中国学术界和工业界联合发布的大型多语言机器学习竞赛平台，旨在促进自然语言处理领域的情感分析研究。该数据集包含了大量带有标签的中文商品评价文本，为参赛者提供了丰富的资源来开发更准确、精细的情感分类模型，推动了细粒度情感分析技术的进步。 一个高质量的海量数据集包含六大数据类别及二十个细粒度要素的情感倾向分析。该数据集包括训练集、验证集和测试集三部分。