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CCF_BDCI_2019_datafountain350: CCF BDCI 2019 互联网新闻情感分析复赛第八名代码

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简介：
这段简介可以描述为：在2019年中国计算机学会大数据与智能系统竞赛（CCF BDCI）的互联网新闻情感分析项目中，所提交的作品取得了复赛阶段的第八名佳绩。 这段文字简洁地概述了该代码在比赛中的表现和成就。如果有更多具体的技术细节或创新点希望加入简介，请告知我以便提供更加详尽的帮助。 CCF BDCI 2019互联网新闻情感分析复赛top8代码开源方案见知乎。

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  • CCF_BDCI_2019_datafountain350: CCF BDCI 2019 互联网新闻情感分析复赛第八名代码
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  • DataFountain 互联网新闻情感数据分析集
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    DataFountain互联网新闻情感数据分析集提供丰富的互联网新闻数据，涵盖广泛的主题与情感维度，旨在促进文本挖掘、自然语言处理及情感分析领域的研究与应用。 随着社交平台的兴起，网络用户生成的内容越来越多，产生了大量的文本数据，如新闻、微博、博客等。面对这些庞大且包含丰富情绪表达的信息，我们可以探索其潜在价值并为人们提供服务。因此，在近年来计算机语言学领域中，情感分析成为一项重要的热点研究任务，并受到了广泛的关注。
     
  • CCF-BDCI大数据与计算智能竞赛-互联网金融新实体识别-第九届.zip
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    本资料包包含第九届CCF-BDCI大赛中“互联网金融新实体识别”挑战任务的相关数据和文档。参赛者需利用自然语言处理技术，从文本中精准定位并分类出新的金融相关实体。 CCF-BDCI大数据与计算智能大赛-互联网金融新实体发现-9th.zip
     
  • 2019-CCF-BDCI-NLP：技术需求与成果间关联度计算模型（亚军），2019 CCF BDCI...
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    在2019年CCF大数据会议（BDCI）中，我们团队荣获NLP赛道亚军，成功开发了衡量技术需求与科研成果之间关联性的创新算法模型。 我是竞赛选手rebornZH，在2019 CCF BDCI大赛中获得了三个NLP竞赛的TOP成绩。在这里，我将分享金融信息负面及主体判定赛题的解决方案以及另外两个NLP赛题的一些解题思路，希望与大家共同学习和进步。 同时欢迎对自然语言处理技术有兴趣的朋友一起交流探讨，可以联系我的QQ账号（此处省略），我会非常乐意参与讨论。最后希望大家能多多支持我整理的内容，毕竟这些内容的准备确实需要花费不少时间和精力，在此先表示感谢。 在比赛中涉及到的技术需求与成果项目之间关联度计算模型以及互联网金融新实体发现等任务中，开源代码是基于我的最终版代码修改而来的基线版本。由于部分代码涉及队友信息不便全部公开，因此我特意整理了一个较好的基线供参考使用，该基线得分应该是赛题中的最佳开源基线之一，并且与最终版的差异不大。 请注意比赛所需的最低GPU配置为2080Ti。
     
  • 互联网新闻情感分析_数据初步清洗与处理-数据集
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    本项目专注于互联网新闻的情感分析，通过数据初步清洗与处理技术优化数据集，以提高后续模型训练和情感分类的准确性。 在互联网时代，新闻情感分析是一项重要的任务。它涉及自然语言处理、机器学习以及大数据分析等多个领域。“互联网新闻情感分析_初步清洗数据-数据集”是针对这一目标设计的数据集合，提供了大量经过初步清理的新闻文本用于训练和测试情感分析模型。该竞赛旨在评估参赛者对互联网新闻中情绪倾向识别的能力，帮助企业和研究者更好地理解公众对于特定事件或话题的情绪反应，从而做出更有效的决策。 此数据集中包含四个文件： 1. **Test_DataSet.csv**：这是未标注情感的新闻样本组成的测试集，用于检验模型预测性能。它允许参赛者独立评估自己的算法。 2. **newDataset.csv**：这可能包含了原始新闻的数据信息，包括标题、内容、来源和发布时间等细节。这些数据需要进一步处理如去除停用词或进行词向量化以转化为机器可读的格式。 3. **train_new.csv**：训练集包含已标注情感极性的新闻样本，用于训练机器学习模型识别文本中的特征并关联相应的情感标签。 4. **label_new.csv**：可能是与训练集中样本对应的情感标签列表。通常包括正面、负面和中性等分类。 在处理数据时，首先需要进行预处理步骤如分词、去除噪声（标点符号或数字）、词干提取以及停用词的移除。然后可以使用TF-IDF或者Word2Vec及GloVe技术将文本转化为数值表示形式。选择合适的机器学习模型例如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林，甚至深度学习模型如LSTM和BERT进行训练。通过交叉验证调整超参数并评估性能后，在测试集上最终评价模型的性能。 该数据集合不仅适用于情感分析研究，还为自然语言处理及文本挖掘领域的研究人员提供了一个实践平台比较不同的方法和技术。通过对新闻的情感分析可以洞察公众情绪的变化趋势，帮助企业制定营销策略或辅助政策制定者了解社会舆论走向。
     
  • 基金关联性预测模型（CCF复赛第19名）_基于LSTM的优化策略_竞赛代码及数据分析.zip
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    本资源包含一个用于预测基金关联性的模型，该模型在CCF比赛中获得第19名的成绩。采用优化的LSTM策略，并附有竞赛代码和详细的数据分析报告。 基金相关性预测模型（CCF复赛Top19）_LSTM优化方案_竞赛代码+数据分析.zip 该项目为近期精心打造开发的完整代码，并配有详尽的设计文档，确保所有配套资料齐全。 项目在上传前经过严格测试，在多种环境下均能稳定运行。无论是技术研究、教学演示还是实际项目应用，都能轻松复现结果，节省时间和精力。 本项目适用于计算机相关专业领域的各类人群：高校学生可以将其作为毕业设计、课程设计或日常作业的优质参考；科研工作者和行业从业者则可利用其快速搭建原型并验证思路。 具备一定技术基础的人士可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能。对于初学者，在配置环境或运行项目时遇到困难，提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习本项目资源，并期待与你共同探讨相关技术问题和交流项目经验。
     
  • Python新闻及其他文本情感分析实战代码分享
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    本项目提供一系列使用Python进行新闻及其它文本的情感分析实战代码，涵盖数据预处理、特征提取与模型训练等环节，旨在帮助开发者快速上手。 本项目使用TextCNN卷积神经网络进行文本情感分析识别，并通过Python 3.6.5与Pytorch框架完成训练。
     
  • Python实现的CCF-BDCI第九届大数据与计算智能竞赛-互联网金融新实体发现算法源码及项目说明.zip
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    本资源包含用于参加CCF-BDCI第九届大数据与计算智能竞赛“互联网金融新实体发现”项目的Python代码和详细文档，旨在帮助理解并实现该领域的算法模型。 该资源包含项目的全部源码，并且可以直接使用。适用于计算机、数学、电子信息等相关专业的竞赛项目学习资料，可以作为参考与借鉴。此资源仅作“参考资料”用途，在实现其他功能需求的情况下，请确保能够读懂代码并具备钻研精神和调试能力。 基于Python的CCF-BDCI大数据与计算智能大赛-互联网金融新实体发现算法源码及项目说明（第九届）。
     
  • CCF-BDCI-2022赛道：Web攻击检测与分类（多分类任务），比赛排名23，队员:FurenXu.zip
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    在2022年CCF-BDCI竞赛中，我作为团队成员参与了“Web攻击检测与分类”赛道，并取得了第23名的成绩。我们面对的是一个多分类挑战，旨在提升网站安全防护水平。 此仓库代码为本人参加的CCF-BDCI-2022赛道：Web攻击检测与分类识别（多分类任务）的比赛作品，比赛排名第二十三名。