R语言自然语言处理(NLP):情感分析新闻文本数据
本文对R中的文本内容进行情感分析。此实现利用了各种现有的字典,此外,还可以创建自定义词典。自定义词典使用LAS
当前是大数据盛行的时代,各种用户信息行为数据分析的结果影响着人们的生活和学习,同时对图书馆的发展也有着影响。
越来越多的人愿意精神消费。旅游不仅可以提升人们对外地环境和外地人文的认知,也可以放松身心、愉悦心情,是一种受欢迎的精神消费。
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时,新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
在本文中,我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。
适用于NLP的Python:使用Facebook FastText库
深度学习技术已用于各种文本生成任务,例如写作诗歌,生成电影脚本甚至创作音乐。
在本文中,我们将看到如何创建语言翻译模型,这也是神经机器翻译的非常著名的应用。
在PYTHON中进行主题模型LDA分析
随着网民规模的不断扩大,互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充,也是民意凸显的地带。
高度信息化的今天,社交媒体向我们提供直接认识外界的一个窗口,决定着大家对一个地区的认知,像是一双对地区形象“塑型”的“看不见”的手。