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tangyudi/Ai-Learn
人工智能学习路线图，整理近200个实战案例与项目，免费提供配套教材，零基础入门，就业实战！包括：Python，数学，机器学习，数据分析，深度学习，计算机视觉，自然语言处理，PyTorch tensorflow machine-learning,deep-learning data-analysis data-mining mathematics data-science artificial-intelligence python tensorflow tensorflow2 caffe keras pytorch algorithm numpy pandas matplotlib seaborn nlp cv等热门领域
InsaneLife/ChineseNLPCorpus
中文自然语言处理数据集，平时做做实验的材料。欢迎补充提交合并。
Zephery/weiboanalysis
微博情感分析，文本分类，毕业设计项目
linguishi/chinese_sentiment
中文情感分析，CNN，BI-LSTM，文本分类
NiuTrans/CNSurvey
一份中文综述文章列表（自然语言处理&机器学习）
taishan1994/pytorch_bert_bilstm_crf_ner
基于pytorch的bert_bilstm_crf中文命名实体识别
MuQiuJun-AI/bert4pytorch
超轻量级bert的pytorch版本，大量中文注释，容易修改结构，持续更新
GlassyWing/bi-lstm-crf
使用keras实现的基于Bi-LSTM + CRF的中文分词+词性标注
lovesoft5/ml
代码记录
xalanq/chinese-sentiment-classification
简单的中文文本情感分类 (MLP, CNN, RNN in PyTorch) - 2019 THU 人工智能导论作业
Marilynmontu/ChineseNER-pytorch
基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现
WenRichard/NER-FunTool
本NER项目包含多个中文数据集，模型采用BiLSTM+CRF、BERT+Softmax、BERT+Cascade、BERT+WOL等，最后用TFServing进行模型部署，线上推理和线下推理。
hotelll/speech-emotion-recognition
这个项目将 RAVDESS 数据集切割成 1s 短语音，利用 openSMILE+CNN 进行训练，目标是将短语音分类到四种情感中，分别是：开心（happy）、悲伤（sad）、生气（angry）和中性（neutral）。最后准确率达到 76% 左右。
DeShuiYu/nlp_from_dsy
使用Bert+CRF、Bert+BiLSTM+CRF、Bert+BiGRU+CRF、Bert+BiGRU+self-atttention+CRF、AlBert+CRF、AlBert+BiLSTM+CRF、AlBert+BiGRU+CRF、AlBert+BiGRU+self-atttention+CRF进行命名实体等等
lunarwhite/covid-social-analysis
Apply ML on weibo sentiment. 疫情背景下微博文本情感分析与可视化
CXris/covid_19_dataVisualization
利用Python编程爬虫搜集微博平台上关于大学生网课的评论，使用SPSS、机器学习、自然语言处理等方法，对收集到的文本数据进行分词、数据清洗、词频统计和聚类分析。最后根据所得到的数据进行以及分析，发现目前在线教学 中学生体验的现状、趋势以及一些待解决的问题。
Gnomeek/ChineseSentimentAnalysiswithBERT
基于BERT模型的中文文本情感分类
Maginaaa/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
morenjiujiu/Transformer_Pytorch
Transformer(attention-is-all-you-need)的pytorch实现，带run demo，可以跑通
Cypress12/BERT_Classification_Chinese
利用BERT模型进行中文情感二分类项目
roysaurabh1308/Sentiment-Analysis-using-RNN-LSTM-GRU-Bi.LSTM
This project compares the four powerful deep learning models namely, RNN, LSTM, GRU, Bi LSTM and shows that by applying these models, how they achieves excellent result on the customer review dataset.
BugMaker-Boyan/IMDB_LSTM
基于LSTM网络的IMDB数据集文本情感分类模型
ws719547997/LNB-DA
论文《基于终身朴素贝叶斯方法的情感分类》中的代码、对比实验代码及数据集